不良率从 4% 降到 2%，能够报告观察结果，但归因还需要更多证据。本文用明确标注的模拟数据，说明百分点与相对下降、前后口径、生产条件、统计不确定性和持续监控等核对方法。
看到不良率从 4% 降到 2%，能不能宣布改善成功？可以报告这两个阶段的观察结果，但还需要检查样本、统计口径、生产条件和持续性，才能进一步判断措施是否有效。本文使用模拟数据说明分析思路，不代表中质学客户项目或实际经营收益。
先把数字算清楚
假设改进前检查 2,500 件，发现 100 件不合格，不合格率为 4%；改进后检查 2,500 件，发现 50 件不合格，不合格率为 2%。可以说观察到“不合格率下降 2 个百分点，相对下降 50%”。这两种表达不能混淆，单写“下降 50%”也应给出原始比例和样本数。
第一步：确认前后比较的是同一个指标
核对不合格品与缺陷的定义、检查标准、抽样方式和分母。一次检查是否可能发现多个缺陷？返工后复检是否重复计入？如果规则变了，两段数据不宜直接比较，应先解释并统一口径。
第二步：检查除了措施以外还变了什么
产品组合、物料批次、机台、班次、检验人员或生产速度都可能同时变化。例如改进后恰好只生产难度更低的型号，整体不合格率下降就不一定来自措施。应保留这些条件，必要时分层比较，或者设计更可控的验证安排。
第三步：考虑随机波动与数据前提
样本比例存在不确定性。可根据数据类型、独立性和样本条件选择适当的区间估计或检验方法，而不是只看两根柱子的高度。统计差异也不自动证明因果；还需要结合措施机制、执行记录和其他变化判断。
第四步：看改善能否保持
把数据按时间排列，检查措施实施前后的变化及后续表现。若只用一天数据证明长期改善，容易把短期波动当成果。适当的控制图、异常响应和负责人安排，能够帮助团队持续观察过程。
结案时留下四项证据
- 前后指标定义、原始数量和取数范围。
- 措施内容、实施时间、执行情况及同时发生的变化。
- 分析方法、适用条件和结论的限制。
- 后续监控、异常处理及职责安排。
若要核算财务收益，还需与财务或业务负责人统一返工、报废、工时等口径，避免把释放产能、避免损失和已实现利润重复相加。
延伸阅读：ASQ：控制图与过程变化；NIST：过程稳定性评估。
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