什么是层别法？
层别法（Stratification）也称分类法或分组法，是质量管理中常用的数据分析方法之一。
它的基本做法，是在收集数据时，同时记录一些可能影响结果的特征，例如设备、班次、供应商、产品类型、操作人员、时间段或材料批次等。完成数据收集后，再根据这些特征把数据分成不同的「层」，分别进行比较和分析。
这样可以避免不同来源的数据混合在一起后，把真正的差异隐藏起来。
例如，在记录产品缺陷时，可以同时记录生产设备、班次和原材料供应商。当整体缺陷率看起来没有明显规律时，把数据按照不同设备或供应商分层后，可能会发现某一台设备或某个供应商的缺陷率明显较高。
层别法有什么作用？
层别法本身并不是一种复杂的统计技术，但在质量改善中非常实用。
当不同来源的数据被混合在一起时，整体平均值可能看不出问题。通过层别，可以帮助团队识别数据中的差异和模式，缩小问题范围，并寻找值得进一步调查的潜在原因。
层别法也经常与其他质量工具配合使用。例如，把数据按照不同班次、设备或供应商分开后，再分别制作直方图、帕累托图、散布图或控制图，往往比只分析全部数据更容易发现问题。
常见的层别方式
企业可以根据实际问题选择不同的分类方式，例如：
人员：操作员、班组、经验年资、培训情况等。
设备：不同机器、生产线、模具或工装。
材料：供应商、批次、材料类型或规格。
方法：不同作业方法、生产参数或工艺条件。
时间：不同班次、日期、时段、星期或月份。
产品：型号、规格、客户类型或订单类别。
选择哪些特征进行层别，应根据问题本身及团队对潜在影响因素的判断来决定。
如何运用层别法？
在收集数据之前，先思考哪些因素可能影响问题发生的程度或频率，并确定需要同时记录哪些分类信息。
收集基本数据时，应同时保留相关的层别信息。例如除了记录缺陷数量，也记录缺陷发生在哪一台设备、哪个班次、哪种材料或哪个供应商。
完成数据收集后，再按照不同类别分别整理和比较结果，观察不同层之间是否存在明显差异。
如果某一层的数据表现明显异常，就可以进一步利用鱼骨图、帕累托图、假设检验或其他分析方法，验证真正影响结果的原因。
在六西格玛项目中，层别法经常用于帮助团队寻找数据差异的来源，也是进行进一步原因分析前非常实用的一步。
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