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质量管理必备心理素质
GSP研究院 惠风和畅整理
质量工程师是专门从事质量管理工作的人员，除了必须具有相应的质量管理知识和专业知识外，除了必须具有相应的思想素质、智力素质和身体素质外，我认为，还应当具有必要的心理学知识和相应的心理素质。
1、气质
首先，质量工程师应当具有开朗热情的气质。在企业的各种管理体系中，质量管理可能是最开放的系统，上至企业最高管理者，下至一线工人、后勤工人，质量管理人员都要打交道。财务、环境、生产、技术等管理体系都难以与之相比。所谓全面质量管理的“三全”（“全过程”、“全企业”和“全员”），正反映了质量管理的这种全开放系统的性质。而这种全开放系统的性质就要求质量工程师具有外向型的性格，开朗、活泼、主动、热情、善于交往。从专业技术岗位（例如设计、工艺等）选配到质量管理岗位上来的工程技术人员，由于原来工作的特殊性，往往性格内向、孤僻、对人冷漠、过分注重细节、缺乏组织才能，应当改变这种心理状态。对于年轻人来说，如果你的志向是做一名质量工程师，那么先应当对自己的心理特征有所把握。如果你是具有抑郁质气质的人，且又不能转变，那最好还是放弃当质量工程师的打算为好。一般说来，抑郁质气质的人表现不生动、不活泼、反应速度慢、动作迟缓、情绪阴沉，具有明显的内向性。如果从事质量管理工作，在与人打交道时必然存在一定的困难，因而不宜在质量管理部门工作，特别不宜做质量管理部门的领导工作。
2、沟通
其次，质量工程师应当具有善于与人沟通的技巧。事实上，在企业中，质量管理工作主要的还并不是技术工作，而是与人沟通的非技术工作。开展教育培训、建立质量管理体系、进行策划和评审、实施监视和测量、组织质量改进等等，都离不开与人（上至企业管理者、下至一般员工）打交道，调查、分析、讨论、说服……如果没有与人沟通的本事，对别人的意见难以理解，不能有效地将自己的意见传达给他人，又怎么进行管理呢？例如处理不合格品，对操作者产生不合格品的心理因素（是有意还是无意、是情绪紧张还是掉以轻心、是疲劳还是疏忽等等）没有进行认真的调查分析，对生产管理人员的情绪不去把握，对具体处理中的意见沟通研究太少，就可能处理不下去。
3、坚定
再次，质量工程师应当具有坚定而不固执的性格。实际生活中，哪怕是解决一个小小的质量问题，也难免有意见纠纷，甚至争吵不休。在企业中，质量毕竟与数量、进度、成本等等都会构成矛盾，各相关人员站在自己所处的角度，总会对质量管理人员提出的解决方案有这样那样的意见，甚至表示出强烈的反对意见。例如你要对某个部门的工作进行监视和测量，该部门很可能因此而表示不满，采取某些方法来阻挠，或者与你发生争论，或者用假象加以掩饰。作为质量工程师，如果意志不坚定，随波逐流，一味无原则地迁就顺从，就很难搞好质量工作。质量工程师应当是理智型、独立型的人，冷静、善思，长于独立思考，乐于发表不同意见，有较强的自我控制能力。但是，也要善于听取不同意见，不过早下结论。如果性格偏颇、固执，一味坚持己见，不仅不利于解决质量问题，而且还会影响人际关系，给以后的工作带来麻烦。
4、心理学
最后，质量工程师应当懂得一些心理学知识和方法。质量管理本质上不是对物的管理，而是对人的管理。人非草木，孰能无情？不管是企业管理者还是一般员工，都有自己的认知、感情、意志等心理特点。在与他们交往中，如果能够较好地把握这些心理特点，肯定有助于双方意见的沟通，使相关的管理工作顺利进行。而要能够把握人的心理特点，不懂一些心理学知识显然是不行的。与人沟通，还要讲究方法。沟通本身就是心理学的研究对象，也需要心理学的方法技巧。例如要善于把握对方的心理特征和情绪动态，要学会一定的心理分析方法，要掌握帮助别人排泄心理压力的技术。

GSP研究院
2015年7月25日
第一章　概率统计基础知识
1.掌握随机现象与事件的概念
2.熟悉事件的运算（对立事件、并、交及差）
3.掌握概率是事件发生可能性大小的度量的概念
4.熟悉概率的古典定义及其简单计算
5.掌握概率的统计定义
6.掌握概率的基本性质
7.掌握事件的互不相容性和概率的加法法则
8.掌握事件的独立性、条件概率和概率的乘法法则
二、随机变量及其分布
（一）随机变量及随机变量分布的概念
1.熟悉随机变量的概念
2.掌握随机变量的取值及随机变量分布的概念
（二）离散随机变量的分布
1.熟悉离散随机变量的概率函数（分布列）
2.熟悉离散随机变量均值、方差和标准差的定义
3.掌握二项分布、泊松分布及其均值、方差和标准差以及相关概率的计算
4.了解超几何分布
（三）连续随机变量的分布
1.熟悉连续随机变量的分布函数和概率密度函数
2.熟悉连续随机变量均值、方差、标准差的定义
3.掌握连续随机变量在某个区间内取值概率的计算方法
4.掌握正态分布的定义及其均值、方差、标准差，标准正态分布的分位数
5.熟悉标准正态分布表的用
6.了解均匀分布及其均值、方差与标准差
7.熟悉指数分布及其均值、方差和标准差
8.了解对数正态分布及其均值、方差和标准差
9.熟悉中心极限定理及其样本均值的（近似）分布
三、统计基础知识
1.掌握总体与样本的概念和表示方法
2.熟悉频数（频率）直方图
3.掌握统计量的概念
4.掌握样本均值和样本中位数概念
5.掌握样本极差、样本方差、样本标准差和样本变异系数概念及计算方法
6.熟悉抽样分布概念
7.熟悉t 分布、χ2分布和F分布的由来
四、参数估计
（一）点估计
1.熟悉点估计的概念
2.掌握矩法估计方法"
3.熟悉点估计优良性的标准
4.熟悉二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布参数的点估计
（二）区间估计
1.熟悉区间估计包括置信水平、置信区间）的概念
2.熟悉正态总体均值、方差和标准差的置信区间的求法
3.了解比率p的置信区间（大样本场合）的求法
五、假设检验
（一）基本概念
1.掌握原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、两类错误、检验水平及显著性的基本概念
2.掌握假设检验的基本步骤
（二）正态总体参数的假设检验
1.掌握对正态总体均值的检验（总体方差已知或未知的情况）
2.掌握对正态总体方差的检验
3.熟悉比率p的检验（大样本场合）
第二章　常用统计技术
一、方差分析
（一）方差分析基本概念
1.掌握因子、水平和方差分析的三项基本假定
2.熟悉方差分析是在同方差假定下检验多个正态均值是否相等的统计方法
（二）方差分析方法
1.掌握单因子的方差分析方法（平方和分解、总平方和、因子平方和、误差平方和，自由由度、F比、显著性）
2.了解重复数不等情况下的方差分析方法。
二、回归分析
（一）散布图与相关系数
1.掌握散布图的作用与做法
2.掌握样本相关系数的定义、计算及其检验方法
（二）一元线性回归
1.掌握用最小二乘估计建立一元线性回归方程的方
2.掌握一元线性回归方程的检验方法
3.熟悉一元线性回归方法在预测中的应用
（三）了解可化为一元线性回归的曲线回归问题
三、试验设计
（一）基本概念与正交表
1.了解试验设计的必要性
2.熟悉常用正交表及正交表的特点
（二）正交试验设计与分析
1.熟悉使用正交表进行试验设计的步骤
2.掌握无交互作用的正交试验设计的直观分析法与方差分析法
3.熟悉贡献率的分析方法
4.了解有交互作用的正交试验设计的方差分析法
5.熟悉最佳水平组合的选取