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女士品茶-第20部分
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在这个实验中，所给的每个桶里的珠子中红色的数量约占1/5。而在这样的条件下，要使每50颗珠子中红色珠子等于或少于3颗的机会还不到1％；而获得6颗或6颗以下了机会是10％。所以，工人们为了这个难以达到的目标——每50颗珠子中红色珠子正好等于或少于3颗而拼命努力。但实际上，平均来看，每次工人所取出的珠子中，约10颗是红色的，这是管理者所不能接受的；而按概率来看，有的工人甚至会取出13至15颗红珠子。显然是工作极差的结果。
戴明的观点是，通常情况下，管理者往往设立一些不可能实现的标准，他们不在意标准是否可以达到，也不尝试着如何通过发送设备等必要手段，来使这些标准得以实现。相反，美国企业中的高层管理者们，往往只是领先质量管理专家来制定的标准要求工人，而根本不管工人们会遭受的挫折。这种现象在当时成了美国产业界的一种通病。戴明对此提出尖锐批评。在70年代，风行于美国产业界的所谓“零缺陷”（zero defect）理论，其核心就是要求企业生产的产品没有任何缺陷，戴明认为这是根本不可能做到的。到了80年代，产业界又兴起所谓的“全面质量管理”（TQM）之风（此时正是戴明刚刚在美国产业界出名的时候），戴明指出，这全是些没用的空话。他劝告企业管理者们还是做点实事。
戴明在他所著《走出危机》（Out of the Crisis）一书中，引用了他写给某公司管理者的一份报告。报告指出：
本报告是应贵公司之邀在对贵公司目前的问题：产量下降，成本上升，产品质量不稳定……研究之后写成的。我们的看法是，除非公司高层负起责任，否则无法在改进质量上建立起永久的机制。在我看来，你们的麻烦的主要原因是，你们的管理层没有对质量负起应有的责任……，你们公司所具有的不是质量控制而是打阻击战的游击队，没有组织好的系统，没有预防措施，也没有把质量控制看作一个系统，你们经营的是一个消防队，只指望出事时及时到达以附上火热蔓延。
在你们公司里，到处都能看到一个鼓动性口号，号召每个人都要把工作完成的尽善尽美。但我想知道，你们究竟怎样做才能使每人实现这一目标。如果工人对自己的工作并不了解，不知道如何才能把工作做好，又怎么能做好呢？如果原材料的质量不合格，或供应不及时；机器设备出现了故障，又怎么能把工作做的完美？除此之外，另一个管理层认识的误区是：只要生产线上的工人按规定的要求去做，生产中就不会出现问题。所以一旦出现问题，就是生产工人的责任，而与管理者无关。
就我本人的经验来看，生产中出现的绝大多数问题都有其共同的原因，而只有管理层可以减少其影响，或将之根除。
戴明关于产品质量管理的主要观点是：产品的生产过程是可变的，之所以这么说，原因在于那是所有人类活动的特性。什么是消费者最希望的产品？对此问题，戴明强调：消费者最希望的产品并不是完美无缺的，而是质量稳定可靠的（reliable）。他们（她们）希望所购买的商品质量稳定，这样就可以从中得到消费预期。依据费歇尔的变异分析理论，生产过程中的变异有两方面的来源：一个原因戴明称之为特殊原因（special causes），另一个他称之为一般原因（mon），也可称为环境原因（environmental）。戴明主张，美国产业界应该制订相应产品生产的标准程序，允许产品生产过程在一定范围内变化。一旦生产过程中出现的问题超出这一界限，即停下来寻找问题出在何处。戴明指出，由于特殊原因导致的问题不多且很容易被发现。而环境原因的问题总是存在，这是管理不善的后果，它们通常以机器设备缺乏维修保养、原材料供应质量没有保障，工作条件失控等形式表现出来。
戴明指出：生产线就如同一条活动的河流，从原材料供应开始，到产成品产出，每一个环节都可以被测量。由于环境原因，每个环节都有其自身的变化。管理者不能坐等最终产品超出前定的变化范围，而应该密切注视每个环节的变化，变化最大的环节要作为控制的重点，一个环节的变化被减弱后，另一环节就会突显而成为新的重点。因此，质量管理是一个连续性的过程，生产线上最突出的问题始终要加以解决。
日本人在采用了戴明的方法后，其生产的汽车可以行驶100 000公里以上无大修；船只只需极少的维修；所生产的钢铁质量稳定，几乎每批都一样；其它工业产品的质量也都得到有效的控制。
质量管理的特性
从19201930年，贝尔实验室的沃尔特？休哈特（Walter Shewhart）和国家标准局的弗兰克？尤金（Frank Youden），组织了第一个统计质量管理计划，将统计革命引入美国产业界。戴明也积极鼓动将这场统计革命引入上层的管理部门。在其专门为管理者所著的《走出危机》一书中，戴明力图以最有限的数学知识，讲解有关的管理理念。他指出了制造业中普遍存在着的糊涂观念。一个汽车活塞应该是圆的。然而，除非你有办法测量出这个活塞的具体圆度，否则这句话没有任何意义。因此，要改善一个产品的质量，产品的质量就得是可测的。而要测定某产口的性质。就要做这个具体产品的性质做出很好的定义（如上述汽车活塞的例子）。由于所有这些测量就其本质而言都是可变的，因此在生产过程中需要定出这些测量的参数分布。正如K？皮尔逊通过对数的变化去寻求事物演进的证据，戴明坚持：管理层有责任监控这些测量分布的参数，改变生产过程的基本方面，以改进这些参数。
我第一次见到戴明是在1970年的一次统计会议上。他身材高大，表达重要事情时神情严肃，他的外表看上去令人生畏，这在统计学家中非常有名。在讲学后的评论阶段，他很少发表批评意见。只是在会后他才把发言者拉到一边，批评讲学者的缺失。然而，对他的朋友们来说，这种严肃的面孔并不属于戴明，因为我看到的只是他在公开场合的形象。在私下里，他为人亲切，替同事着想，处事稳健，机智、幽默。他热爱音乐，除了参加唱诗班，他还当鼓手，吹奏长笛；甚至还曾发表过几个宗教音乐作品。在他发有的音乐作品中，有一首是为《星条旗》（StarSpangled Banner）重新谱曲的，据说他说比通常的那个更容易唱。
戴明1900年出生于美国爱荷华州（Iowa）的苏城（Sioux），在怀俄明大学（University of Wyoming）读数学专业时，他对工程学有极大的兴趣。后来，他又从科罗拉多大学（University of Colorado）获得数学和物理学硕士学位。在大学期间，他认识了阿格尼丝？贝尔（Agnes Belle），并和她结为夫妻。1927年，他们迁往康涅狄格州，戴明开始在耶鲁大学攻读物理学博士学位。
戴明第一次为工业企业工作是在位于依利诺斯州（Illinois）西塞罗市（Cicero）的西方电器公司下属的霍桑（Hawthorne）制造厂 ，他是一边在耶鲁读书，一边趁时期来打工。当时在新泽西州贝尔实验室的沃尔特？休哈特已经为统计质量控制方法奠定了基础。西方电器公司作为同一公司（AT&T）下属的一部分，申请在霍桑制造厂实施休哈特的方法。然而，戴明认为，他们并不真正了解休哈特的方法。统计质量管理方法成了基于事先设计好的不允许变动范围的机械程序。而所设的变动范围，往往会使一个不合格品有可能以5％及以下的机会通过质量控制。之后，戴明以这种质量控制方法会使5％的消费者不满意为由而将其否定。
1927年，戴明从耶鲁拿到学位后到美国农业部工作，在12年中，主要从事抽样技术和实验设计工作。之后，他离开农业部自己开了家咨询公司，并开始就制造业的质量管理开展培训工作。二战时期培训规模扩大了，当时他培训了近2000名设计人员和工程师。这些人回到自己公司后也开办类似的研讨班，到二战结束时，戴明的信徒已达到30000人之多。
1993年12月10日，最后一次戴明学术研讨会在加利福尼亚（California）举行，戴明以93岁的高龄参加了会议，当然研讨会的主要工作都是由他的年轻助手来做的。12月20日，戴明在他华盛顿的家中去世。也就在同一年的11月，他的家人和朋友成立了W？爱德华兹？戴明学会（The W。 Edwards Deming Institute），其宗旨就是要促进对戴明的管理思想体系的深刻理解，以推进商业的进步、繁荣和安宁。
戴明与假设检验
在第11章，我们提到的J？奈曼和E？皮尔逊在统计假设检验方法上所做出的贡献，以及统计假设检验方法是如何在现代统计分析中取得其重要地位的。然而，戴明却对统计的假设检验提出强烈的质疑。他嘲笑假设检验的广泛应用。因为他认为。统计假设检验的研究方向完全聚焦在一个错误的问题上。他直率地指出：“现实当中的问题绝不是两种处理（A和B）的差异是否显著。给一个差异，不管它（差异）有多小……我们都会发现……这种（可产生显著性的）实验一直都重复出现。”因此，在戴明看来，仅仅发现显著性差异，没有任何意义，重要的是差异大小程度的确定。此外，戴明还指出，建立在某一实验条件下的差异程度会因条件的变化而不同。因此他认为，标准的统计方法已无法解决其自身的问题。统计学方法上的这些局限性是重要的。戴明指出：“统计学家必须更加关注实际问题，认识和教授统计推论时要看到它的局限性。从一系列结果中越深入地认识到一个推论的局限性，这个推论就变得越有用。”
在本书的最后一章里，我们将会关注戴明在本章中所警告过的统计推断的局限性。
第25章 来自黑衣女士的忠告
虽然在20世纪初期，统计学方法的发展一直是由男性统计学家占据着主导地位，但是，到了60年代，当我步入这一领域时，许多女性占据了重要地位，产业界和政府部门更是如此。例如美国氰胺公司（American Cyanamid pany）的朱迪思？戈德堡（Judith Goldberg）和强生医药公司（Johnson Pharmaceuticals）的保拉？诺伍德（Paula Norwood）都已成为公司统计部门的领导人物。梅维斯？卡罗尔（Mavis Carroll）则是通用食品公司（General Foods）数学和统计服务部的负责人。在华盛顿，女性统计学家担负着人口普查局（Census Bureau）、劳工统计局（the Bureau of Labor Statistics）和国家健康统计中心（the National Center for Health Statistics）等许多部门的工作。在英联邦、在欧洲大陆的其他国家也是如此。在前面的第19章里，我们已经看到了她们当中的一些人在推动统计学方法论研究的发展上所起到的作用。
对于在统计史上留名的女性来说，没有谁的经历是典型的，她们都很优秀，她们的个人发展和成就都是独特的，在此，我无法说她们当中的哪一位是女性统计学家的代表，这就如同无法说哪位是男性统计学家的代表一样。但不管怎样，在这里，浏览一位女性统计学家的职业生涯还是很有趣的，这位女士在产业界和政府部门都做出了杰出贡献，刀子就是英国皇家统计学会第一任女会长斯特拉？坎利夫（Stella Cunliffe）。本章中的许多叙述，都是摘自1976年11月12日她在一年一度的统计年会上所做的专题演讲。
凡是认识坎利夫或与她共过事的人都能够体会到她那不同寻常的幽默感，她的机智、敏锐，以及在处理复杂问题时的非凡能力——能够以简单的数学术语解释复杂的数学模型，使她的合作者很快就明白。大量这样的内容出现在她的演讲中——呼吁皇家统计学会的会员们，不要总是停留在抽象的理论研究上，应该多和其他领域的科学家合作。她举例说：“我们经常嘲笑社会学家的分析方法过于粗略，然而作为统计学家，除非我们能为他们提供一些更加科学、更易接受的思想，否则又有什么资格嘲笑他们呢？要实现这一点，我们之间应该是互动的。”她经常举例说明，在实验过程中往往会发生一些事先无法预料的事情。“即使在一个组织完善的实验站进行的大麦试验，也有可能因为拖拉机手的一时鲁莽而前功尽弃——他为抄近路赶回家喝茶而压了实验地块。”
30年代末期，坎利夫在伦敦经济学院（London School of Economics）学习统计学。在那儿的那段时间是令人激动的。当时，许多学生和一些教授志愿到西班牙去参加反法西斯的西班牙内战，而一些著名的经济学家、数学家及其他学科的科学家，为逃避纳米德国的迫害来到英国，很多人就在坎利夫所就读的学校得到一个暂时的教席。当她完成学业，走入社会时，全世界依然处在大萧条之中。唯一能找到的工作是丹麦的培根公司（the Danish Bacon pany）。她写到：“在那里，用得上数理统计的地方极少，尤其我又是一个女性统计学家，所以在人们的眼里就更加古怪了。”随着二战的来临，她开始参与食品的配给工作，而刀子的数学才能也因此变得有用起来。
在战争结束两年后，她作为志愿者在被战火毁坏的欧洲做救济工作。她是第一批进入荷兰鹿特丹（Roterdam）的人。当时德军正在投降，当地的居民都在忍饥挨饿。在贝尔根－贝尔森（BergenBelsen）集中营的受害者被解救出来不久，她就前去给予帮助。她在英国占领区的难民营努力完成了工作。当坎利夫离开志愿者工作时，她已变得身无分文。她找到两份工作，一份是政府食品部下属的油脂部，另一个是英国的吉尼斯本酿造公司（the Guinness Brewing pany），她选择了后一个工作。回想一下前面第3章提到过的以“学生”作为笔名发表论文的威廉？S？戈塞特，在坎利夫到吉尼斯之前，他已经在吉尼斯酿造公司建立了统计部。坎利夫是在他死后10年才到吉尼斯公司的，但在吉尼斯，他的影响力仍然很大。人们都很尊敬他，一直都还依据他所创立的实验原则进行科学工作。
统计学在吉尼斯
吉尼斯公司的员工们一直依赖自己的产品。同时为改进自己的产品，一直坚持搞实验。他们
从不停止实验，以努力生产水平如一的产品。因为制造啤酒的原料总会受到气候、土壤、啤酒花、大麦不同的影响，还要尽可能地降低成本。人们也许知道也许不知道，由于对自己产品的自负，1929年之前他们没有做过任何广告。吉尼斯的人认为，吉尼斯的啤酒是能喝到的最好的啤酒，应该靠质量而不是广告去卖酒。至于那些没喝吉尼斯啤酒的人，只能为他们感到惋惜，而不是向他们打广告！直到我离开公司时，他们还是这个特性。
坎利夫描述了她第一天来到吉尼斯时的情景：
到都柏林来“实习”的生活，就如同在德国时一样自由而又充满刺激。一天早晨，当我出现在都柏林酿造公司专管女职工的女主管面前时，只见她一身黑衣，领口镶着一圈花边，用鲸骨撑着……，表情严肃，她告诉我，能被选来吉尼斯工作是一种殊荣，并提醒我应该穿长筒袜，戴帽子。如果在走廊里有幸碰到某一位“酿造师”——公司的重要人物，不管认识与否，都要低头为他让路。
这就是1946年，妇女在等级分明的吉尼斯公司的地位。
坎利夫很快就证实了自己对公司的价值，并深入到公司在爱尔兰的农业实验中。她不喜欢一天到晚坐在办公桌前分析野外科学家采集来的现成数据，而是到野外实验基地去，亲自了解实验的动态。（任何一个新任的统计工作者都应该以她为榜样。一个令人惊异的事实是，那些比实验室普通员工高出好几级的高级管理者们，他们所做出的实验结论，往往是与实际不符的。）
不知有多少个阴冷潮湿的清晨，刚刚7点钟，我便来到啤酒花实验园。虽然又冷又饿，但那是在参与“至关重要”的实验。我之所以要用“至关重要”这个词，就是因为如果统计学家本身都不重视这样的实验，那么又怎能调动起实验参与者的激情，使他们做出最佳贡献呢？但是，作为一个统计学家，我们必须学会灵活机动，要能适应转辗于各种不同类型的工作。或许我们得帮助一个生物学家进行新酵母菌的实验；去帮助一个农业专家完成另一项实验——了解以一种特殊饲料喂养的家畜的粪便变化情况；与病毒学家讨论为纽卡斯尔（Newcastle）病毒研制的新抗体；去协助一个医疗官员评估麦芽储藏中的灰尘对人体健康的影响；去给一个正在进行传送带实验的工程师提些建议；试着将统计的排除论（queuing theory）应用到职工餐厅的管理上；或者去协助一个社会学家验证他的群体行为理论。
以下是一份为产业界工作的统计学家的典型协作类型清单。根据我本人的工作经验，我们要与之打交道的人包括化学家、药理学家、毒理学家、经济学家、临床医生、经营管理者（我们为他们开发运筹模型用于决策）。可以说，数理统计方法的应用无处不在，作为数学模型专家，统计学家可以与任何领域的人合作，为他们提供服务。这也许就是统计学家的工作之所以迷人的原因之一。
非预期的变异
在坎利夫的演讲中，她指出，最大的变异还是来自现代人类本身。
在吉斯尼期间，我很高兴负责组织对啤酒的品尝实验，对于吉尼斯啤酒这一美好饮品的发展来说，这无疑是一项非常有意义的工作。通过这些实验，我开始认识到，人在不可能没有偏好，没有偏见，没有最感兴趣的事，但这也正是让人着迷的地方。我们都有喜好的某些数字、字母、颜色，实际上，我们都是特别迷信的。我们都有非理性的行为。在我的记忆中，曾开展过一次大型的有关啤酒温度的实验。让一些人在不同室温的环境中品尝不同温度的啤酒，以判断人们对不同温度啤酒的喜好程度。当时，一些身着白色制服的人跑上跑下地送酒，啤酒则放在不同温度的水桶中，每个桶里都配有温度计。实验场所一片喧嚣，啤酒用不同颜色的瓶盖来辨认。最后实验惟一明确的结果是，受试都只在意瓶盖的颜色，他们不喜欢黄颜色瓶盖的啤酒，至于啤酒的温度，几乎没人注意！
坎利夫还讲述了一个检验小号啤酒桶容量的事。这些桶是手工制造的。需要检验它们的容量以确定其尺寸是否符合规格。进行检验的女工首先称一下空桶的重量，然后再将桶中灌满水，称一下装满水的桶的重量。如果桶的重量比标准的少3品脱以上，或多7品脱以上，则都作为不合格品退回去返工。作为进行质量管理程序中的一部分，统计人员负责检查合格品与不合格品的报表情况。在检查满桶重量的记录图时，坎利夫发现，刚刚在合格线以里的桶数目过高，而刚刚在合格线外的桶数目过低。为此她到现场了解工作条件，发现女工必须将挑出来的不合格品堆放到旁边的一大堆桶上，而合格品只需放在传送带上即可。于是她建议把女工的座位加高，工作时只需将挑出来的不合格品直接踢到脚下的箱子里即可。结果发现，报表上反映的合格率，很快趋于正常水平。
坎利夫后来成为吉斯尼统计部的主管。1970年，她被调到英国内务部（the British Home Office）调查局，这个单位负责警察、法院和监狱的监督工作。
在我刚来的时候，这个单位主要从事与犯罪有关的工作。说老实话，我在吉斯尼公司所从事的是十分精确、精心设计、透彻分析的统计工作，而这里要做的都是些社会学家，有时是心理学家的工作，在我看来是一个空泛的世界。我丝毫没有贬低内务部调查局研究人员能力的意思。但是无论如何，使我震惊的是不同的工作原则：设立一个零假设，制定细致详尽的实验设计方案，抽取足够的样本数量，进行小心谨慎的统计分析，做出详细的评估结果，所有这些都是我长期做过的，到了社会学这个领域，却都变得微不足道。
在刑事犯罪学这一领域的主要研究工作，就是积累长期的数据资料，进行分析，以发现公共政策对其可能的影响。如有一项分析是针对男性囚犯进行的，即研究不同刑期的男性囚犯出狱后两年内重新犯罪的概率有多大。分析结果清楚地表明，刑期越短，重新犯罪的概率越高。从而作为一个证明：长刑期可以把惯犯从街头清除。
坎利夫并不满足于重犯率与刑期间简单对比的数表。她要进一�
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