『統計的品質管理』張正賢編訳、華泰出版より抜粋
品質に関しては、一般的に二つの側面があります。
すなわち、設計の品質（quality of design）と製造の品質（quality of conformance）です。

 
あらゆる製品とサービスはさまざまな段階で生み出されており、人々は自分たちが論じているのが設計品質なのか製造品質なのかをはっきりさせないまま、この用語を使ってしまうことがよくあります。
設計の品質を達成するには、製品やプロセスの設計段階で明確な決定を行い、特定の機能要求が確実に満足されるようにする必要があります。

 
たとえば、あるオフィス用コピー機の設計者は、より多くの部品を用いて回路部品を設計するかもしれません。なぜなら、それが製品の信頼性を高め、コピー機の平均故障間隔を延ばし、アフターサービスの要求を減らし、消費者が製品の性能にいっそう満足することにつながると知っているからです。
このように品質を設計した製品は、しばしば生産コストが高くなります。しかし、これらの増加したコストは実際には予防コストであり、製品のライフサイクルの末期に品質上の問題が発生するのを防ぐためのものでもあります。
製造品質は、統計的工程管理手法を用いる、検査手順の形態を変えるなど、品質保証システムのある側面を変えることによって改善されることがよくあります。
製造品質が高いほど、しばしば総コストは低くなります。なぜなら、それはスクラップや手直しの数の減少、そして製品の不良率やサービスの低減につながるからです。
品質管理とは、製品の品質特性を測定し、その品質特性を規格や要求と比較し、実際の機能と標準との間に差異が見つかった場合には適切な是正措置を講じる、工学的かつ管理的な活動です。

 
ほとんどの企業は、顧客に欠陥のない製品を提供することはできないと考えています。
その最大の理由はばらつき（variability）にあり、これこそが、まったく同じ二つの製品が存在しない理由でもあります。
たとえば、ジェットタービンエンジンの推進器のブレードは、同一の推進器の内部であってもその厚さが異なります。ましてや異なる推進器の間ではなおさらです。この差異がごく小さければ顧客に影響を与えませんが、大きすぎれば顧客に受け入れられなくなります。
製品のばらつきの原因は、原材料の差異、製造設備の稼働や性能における差異、さらには作業員の作業上の出来栄えの差異などに由来します。
そこで、私たちは品質改善（quality improvement）を、製品とプロセスのばらつきの低減と定義します。
ばらつきを表現する最良の手段は統計のみであるため、統計的手法は品質改善工学において不可欠なツールとなっています。