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本書包含3個目標：
1. 了解統計統程管制(SPC)理論
我們很容易收集資料。成堆(或gigabytes)的資料可能存在。所以從資料中抽離資訊更形困難。SPC是統計的分支，使用基本的統計技術(僅需要簡單的數學計算)組織資料所以資訊變得顯而易見。(註記：這本書用非常短、非常簡單的例子陳述數學運算，以便於透過分析來呈現「黑盒子」的內容。然而，如果必須，手算的部分可以忽略。)
本書第一個目標便是回答這些問題：我們應該如何處理這些資料？為什麼？
2. 使用電腦分析資料
真實生活的資料集是龐大的，因此，非常耗費時間在手算方面。所以，學習如何以電腦分析變得不可或缺。每一章的附錄使用Statit Express QC(www.statware.com) 及Minitab學生版(www.minitab.com)。這些軟體是很容易使用的，可以處理所有這本書所提到的統計技術，而且他們也被一些健康產業的專家所使用。然而，這本書的資料也提供Excel的格式，以致於任何統計的軟體都可適用。書中附錄也回答下列問題：你如何輸入資料及圖形如何跑出？
3. 應用這些技術至真實的資料
能夠透過簡單教科書的例子了解SPC及領略真實醫療複雜度是重要的。因此案例改編於真實的資料集，改編是為機密考量。這些個案探討試圖回答下述問題：哪個技術是適當的？圖形告訴我們什麼訊息？這些對於品質改善有什麼幫助？
Chapter 1：目標和初步的資訊
目標
了解變異
流程改善
判斷是否為控制狀態
品質改善工具
資料種類
Chapter 2：變數資料：基礎統計和圖形
母群體vs樣本
平均值
變異的測量：全距
變異值的側量：標準差
常態分布
近似常態分布
直方圖
機率圖
製作機率圖
分布的外形
Chapter 3：時間序列資料的推移圖
最簡單的統計流控管制圖：推移圖
時間序列分析和單一來源流程
歷史性資料分析和持續進行流程之監測：沒有既定標準及有既定標準
推移圖的使用
中斷的推移圖
推移圖與其他類型的資料
Chapter 4：控制圖理論和時間序列的 I 型圖
適合所有控制圖的理論
連續資料控制圖
「T標準差極限」vs 3個標準差極限
使用I型圖
用I型圖做流程改善
流程改善：建議可能有非隨機影響存在的結果測試
判斷I型圖是否為控制狀態的準則
標準給予
中斷的I型圖
使用其他類資料的I型圖
Chapter 5：Xbar和s型圖
Xbar和s型圖與時間序列資料
Xbar和s型圖的計算：3個標準差控制極限和固定n
偵測非隨機影響的測試
有標準值的情況
以合理族群分組的Xbar和s型圖
缺乏控制的測試
如何不必做比較
流程失去控制情況下的代表圖形
Xbar和s型圖與變異數分析的比較
Chapter 6：製程能力
製程能力估計簡介
從直線機率圖得知製程能力
平滑曲線（Smooth Curve）機率圖的製程能力
母群分布和機率圖
降低變異性
Chapter 7：類別資料：c型圖和u型圖
使用類別資料
c型圖
u型圖
標準給予
證明有非隨機影響的標準
Chapter 8：類別資料：p 型圖
類別資料
p型圖
給予標準
證明有非隨機影響的標準
p型圖與卡方分析的比較
Chapter 9：資料轉換(進階課題)
轉換的需要
稀有事件
Chapter 10：製作有效控制圖的指引
控制圖的選擇
其他重點精華
附錄1 證明特殊原因變異的測試方式
附錄2 聚集的危險
附錄3 變動控制極限的數學關係式
附錄4 部分問題的簡短答案
