第六章的讲解主要围绕统计方法在产品质量管理中的应用展开，旨在帮助品质部人员理解并运用统计工具提升质量管理效率。统计方法主要包括描述性统计和推断性统计，前者用于整理和描述数据，后者则用于分析和推断数据背后的含义。统计方法的特性包括描述性、推断性和风险性，其主要用途在于揭示事物特征、比较差异、分析影响因素、研究相关关系、优化试验方案以及监控和控制质量。
产品质量波动是统计质量管理的核心概念。波动分为正常波动和异常波动。正常波动由随机原因引起，生产过程在统计控制状态下，产品数据遵循一定的分布规律。异常波动则是由于系统原因导致，表现为生产过程的失控或不稳定。六西格玛管理中的“人、机、料、法、测、环”六个因素是引发产品质量波动的主要来源。
在统计数据分析中，数据分为计量数据和计数数据。计量数据可以连续取值，通常服从正态分布；计数数据则只能取自然数，不连续。总体和样本是抽样的基础，总体是所有可能数据的集合，样本是从总体中随机抽取的部分。随机抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等，每种方法适用于不同的数据分布和采样条件。
统计特征数用于描述样本的集中趋势和离散程度，如样本平均值、中位数、方差、标准偏差和极差。样本平均值是数据集的平均代表，中位数则表示数据的中等水平，方差和标准偏差衡量数据的分散程度，极差则表示数据范围。
在统计决策中，我们面临两类错误：第I类错误（弃真）和第II类错误（取伪）。第I类错误是将好批次误判为坏批次，概率用α表示；第II类错误是将坏批次误判为好批次，概率用β表示。这两类错误的风险率需要在实际操作中平衡，以控制总的损失。
这章教程通过深入浅出地介绍统计方法，旨在提升品质部人员对产品质量波动的理解，教会他们如何运用统计工具进行有效的质量管理和决策，减少错误带来的风险，从而提高产品的质量和生产效率。
