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6.1.2 如何将结果与标准相比较
通过比较可确定实际绩效与标准之间的差异程度。有些差异是普遍存在的，所以制定可接受的误差范围（range of variation）相当重要。
确定可接受范围 超出许可误差范围的偏差不可忽视，且应引起主管的注意。在比较阶段，你必须留意偏差的程度及方向。下面举一个例子来清楚地加以说明。
弗兰克·辛格顿（Frank Singleton）是雪佛兰/别克（Chevrolet/Buick）在美国佐治亚州亚特兰大市的销售主管。弗兰克在每个月的第一个星期都要准备关于上一个月销售状况的报告，并按照型号进行分类。表6-1显示的就是上个月的销售目标与实际销售量的对比。
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究竟弗兰克需不需要担心7月份的销售业绩呢？如果他只关心雪佛兰的销售量和别克的平均销售额的话，他并不需要担心业绩表现不佳。但是与业务目标有较大出入的是，雪佛兰的平均销售额远低于预期。我们仔细观察表6-2会得到解答。价格比较昂贵的SUV销售不理想，价格相对较低的汽车和敞篷小货车就比预期卖得要好。而几乎别克的所有型号都卖得不好。
哪一种偏差应该引起弗兰克的注意呢？这就要视弗兰克以及他的老板认为哪一样东西更重要了。在采取补救行动之前，他们可以忍受的偏差又是多少？有些型号上的销售偏差是很小的，毫无疑问是不值得关注的。比如说，有些型号的销售量与目标只差一辆。雪佛兰Avalanche和Volt，别克的Enclace、Lucerne、Lacrosse和Regal这些型号的销售量不足可能更值得重视。这就要弗兰克做判断了。
顺便说一下，销售额预测过低与预测过高会造成同样的麻烦。比如说，雪佛兰的Camaro和Malibu的良好销售是否仅仅是一个月的不正常现象呢，还是这些车正越来越受欢迎呢？弗兰克推断：由于印第安纳波利斯经济转坏，经济预期不明朗，天然气价格及对职业稳定性的怀疑，使顾客更多地倾向购买价格便宜的型号。别克销售的全面下滑，反映了全国经济衰退的趋势。这个例子说明，不论正偏差还是负偏差，都要求对行动方案做出调整。
一些特殊的衡量工具 如果不对用于控制可变因素的基本统计技术加以讨论，任何关于控制的探讨都是不完整的。在接下来的部分里，我们将介绍一些比较流行的流程控制统计工具。
因果图 因果图（cause-effect diagrams），有时也称为鱼刺图，通常用于描述产生问题的原因，并将这些原因按照机器、方法、人事、财务、管理等进行分类。
如图6-2所示，这些图看起来有点像鱼刺，将问题、结果看作鱼头。从“脊椎”部分伸展出来的，即在鱼刺上的是可能引起生产问题的原因。把它们按照发生的可能性列举出来。因果图为分析不同行为对一个既定问题的影响提供指导。
流程图 流程图（flowcharts）是表现某一特定过程中各事件顺序的直观图。它可以准确地阐明事件是如何完成的，从而找出不足之处并对流程加以改进。图6-3是一个例子。
散布图 散布图（scatter diagrams）用于说明两种变量，如高度和重量，或球的直径与硬度之间的关系（见图6-4）。这些图直观地描述了两个变量间的相关性及可能的原因和结果。比如说，一个散布图可以发现：当生产规模扩大的时候，废品率也相应提高了。这样反过来，可能需要建议降低生产量，或者重新评估提高产品质量情况下的工作流程。
控制图 控制图（control charts）是我们描述的最复杂的统计工具。它是用于反映系统差异的。控制图反映的是样品在统计得出的上限、下限间平均分布的情况。例如，季姆京公司（Timkin），球轴承的制造商，对其生产出来的0.215球轴承进行抽样，确保测量数据落在标准范围之内。只要差异程度落在可接受的范围内，整个系统就可以称是“在控制中”的（见图6-5）。当数据落在既定范围外，差异就不可接受了。通过产品质量的提高，误差的上下限范围应逐渐变窄。
