本章导读
戴明博士教我们，变异可分为两种。一种是一般变异，一种是特殊变异。一般变异系统内本身就有，也是诸多因素影响的结果，比如缺点、事故、误差、报废等都是一般变异。而特殊变异是由可知因素所造成的独特事件。作为企业主管，要准确判断问题是来自一般变异还是特殊变异，从而找出解决问题的方法。
戴明强调，光是依赖统计方法还不够——其结果也许只是昙花一现，接下来毫无反应。统计方法虽然很有用，但毕竟只是员工执行“蓝图”的工具而已；蓝图本身还是要高管理阶层来实现。他在20世纪60年代戴明奖颁奖典礼时，这么说：“统计方法的作用，就在于指出特殊成因所在——无论落在某张管制图表外的某一点，或是在某实验测试中出现的重要结果，几乎都可以显示出确有若干“特殊”原因存在。结果落在管制区内，或未显示任何特殊之处，则表示只有“一般性”变异原因存在。“当你找出大多数特殊原因，并予排除时，就只剩一般性变异原因了——它们也许是：光线不良、潮湿、震动、差劲的餐厅食物、缺乏一套真正的品质计划、监工不良、原料有瑕疵等。”“一般性的原因要比特殊原因难以辩认。而且要消除一般性原因，必须由高层管理人员采取行动。工人或工头无法改善照明、签订原料新契约，或实施品质计划——这些都是导致变异或品质不良的一般性原因。”有些有用的统计工具不难了解，想要精通也不怎么复杂，只要具备七八年级学童的教学程度即可。这些基本工具，多半只是将资料加以组织，并以图文方式呈现而已。大多数情况下，员工皆有能力收集资料，并作出许多诠释——而他们也乐于这么做，因为这项工作赋与他们更多的责任。
