在品质控制中，有许多统计工具和技术可用于监控和改进产品或过程的质量。以下是一些常用的统计工具和技术：
控制图：控制图是一种可视化工具，用于跟踪过程的变化并检测异常。常见的控制图包括均值图、范围图、标准差图等。通过控制图，管理者可以分析过程的稳定性和可控性，及时发现并纠正异常情况。
直方图：直方图用于显示数据的分布情况。通过将数据分成不同的区间并计算每个区间中的数据数量，可以了解数据的集中趋势和离散程度。直方图可以帮助管理者识别数据的异常情况和特征，从而采取相应的改进措施。
散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系。通过将变量的取值绘制在坐标系中，可以观察到数据的分布情况和趋势。散点图可以帮助管理者判断两个变量之间是否存在相关性，以及相关性的强度和方向。
回归分析：回归分析用于建立变量之间的数学关系，并预测一个变量对另一个变量的影响。通过回归分析，管理者可以了解不同变量之间的因果关系，并进行预测和优化。
样本抽样：样本抽样是从总体中选取一部分样本进行测试和分析，以代表总体的特征。合理的样本抽样方法可以减少测试的成本和时间，并提高数据的可靠性和可信度。
6σ方法：6σ方法是一种将统计学应用于质量管理的方法。通过收集和分析数据，确定过程的稳定性和可控性，并通过改进过程降低缺陷率。6σ方法的目标是使过程的缺陷率在每百万个单位中不超过3.4个。
效应图：效应图用于分析多个因素对结果的影响。通过实验或观察，收集不同因素和结果的数据，并绘制效应图，可以找出主要影响因素和其相互作用的情况，以便进行优化和改进。
这些统计工具和技术可以帮助管理者监控和改进产品或过程的质量，识别问题和异常情况，并采取相应的措施进行改进。在实际应用中，管理者可以根据具体情况选择适合的工具和技术，并结合其他管理方法和经验进行综合分析和决策。