1、实施步骤： ①确定研究的主题； ②制作表格并收集数据； ③将收集的数据进行层别；
④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。
三、柏拉图
柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。 1、分类
1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。 A品 质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等； B成 本：损失总数、费用等；
C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； D安全：发生事故、出现差错等。
2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。 A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；
B机 器：设备、工具、模具、仪器等； C原材料：制造商、工厂、批次、种类等； D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。 2、柏拉图的作用 ①降低不良的依据；
②决定改善目标，找出问题点； ③可以确认改善的效果。 3、实施步骤:
①收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数； ②把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数； ③绘制横轴和纵轴刻度； ④绘制柱状图； ⑤绘制累积曲线； ⑥记录必要事项； ⑦分析柏拉图； 要点：
A柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数； B柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；
C绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。 4、应用要点及注意事项
①柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果； ②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项就可以了；
③柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项教合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；
④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；
⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图； ⑥其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；
⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。
四、因果图
所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。
1、分类
1）追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系； 2）追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。 2、实施步骤：
①成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表； ②确定问题点；
③画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E，即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；
④与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中； ⑤因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识； ⑥记入必要事项 3、应用要点及注意事项
①确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益、以免疏漏； ②原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法； ③有多少品质特性，就要绘制多少张因果图；
④如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；
⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性；
⑥把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”； Why——为何要做？（对象） What——做什么？（目的） Where——在哪里做？（场所） When——什么时候做？（顺序） Who——谁来做？（人） How——用什么方法做？（手段） How much——花费多少？（费用） ⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑；
⑧因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出； ⑨因果图使用时要不断加以改进。
五、散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。 1、分类
1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大；
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