数据是数理统计的基础。从质量管理的角度来说，没有数量概念也就没有准确的质量概念。运用数理统计方法对生产过程进行统计推断，必须要有一定的数据。因此，在生产过程中，需要把反映质量特性的各种事实数据化。
（一）数据的种类
数据有计量数据和计数数据两种。计数数据又可以分为计件数据和计点数据。
所谓计量数据，系连续型变量，指用测量仪器连续测量得到的质量特性值，如纤维长度、单纱强力等，这些数据的特点是连续的，且一般不是整数。所谓计数数据，系离散型变量，指以个数计量的质量特性值，如棉结杂质粒数、疵布匹数、经纱断头数等，这些数据一般为整数。
（二）数据的测量方法
数据的测量方法可分为两大类：一类数据可以用测量仪器测得，如长度、重量、温湿度等；但还有一类数据并非能用测量仪器测出，而是通过人的眼、耳、鼻等感觉器官，甚至人的触觉而获得。这些靠五官检查的方法称为官能检查，即平常所说的“手感目测”。在纺织企业的实际生产过程中，需要通过大量的仪器设备来获得评价各种半制品质量的数据。仪器设备的自动化程度也越来越高，测量精度也越来越高。很显然，这些数据来源可靠，具有很强的可比性和可操作性，使用方便。但还会经常用到手感目测的方法，甚至在有些指标上，目前还无法做到仪器测量，或者说，使用手感目测法更加有优势，如织物疵点的评价、织物手感的评价、织物风格的评价等。
（三）数据的取得
数据是研究质量问题的重要依据，因此数据能否代表整个样本的实际情况是非常关键的。为了获得可靠的数据，在样品的抽取和测试等必须严格要求，一般在数据的获取上应注意以下几点。
（1）获取数据必须有一定的目的。为此，在获取数据前要有一定的计划，以保证获得的数据对我们的工作有较强的针对性，这样的数据才是有用的数据。(www.xing528.com)
（2）数据必须有足够的数量。数据的数量是数理统计中要求的重要内容，数据太少，不能说明问题，不能代表整个样本的实际；但是数据太多，处理数据必然很困难，容易造成人力、财力、物力上的浪费，甚至有时也是不必要的，如有些破坏性的试验，过多的测量必然造成产品的浪费。
（3）数据要客观反映生产情况，要随机取样。在生产过程中，测试大量的数据是为了能够反映生产过程中产品质量的波动情况。这时，数据的实时性非常重要，不能做到这些，数据是无法反映生产实际，是没有意义的。
（4）测试手段要经济可靠。应根据测试数据的情况来选用合理而经济的测试手段，过高的测试精度势必要投入昂贵的仪器设备和维护测试费用。
（5）记录数据时，应同时记录测量时间、地点和测量时的条件。如在纺织企业中，影响数据的一个重要因素就是温湿度。如果在测量数据中不记录相应的温湿度条件等，则对数据是无法进行深入研究和分析的，这些条件是重要的依据。
（四）存在问题
我国纺织企业中原棉检验、纺部和织部生产试验、控制等工作已有几十年的历史。每个企业都有相当数量的测试人员在工作，每天可以测试出很多数据。但是，长期以来，由于思想重视不够，加上科学技术水平不高，测试手段落后，因此，尽管有各种测试数据，但往往是有项目，不准确；有记录，少统计；有数字，缺分析，没有充分发挥生产数据反映生产、指导生产的作用。推行全面质量管理，必须努力改变这种状况。只有不断提高认识，改进测试手段，学习数理统计专业知识，才可能对生产数据加以综合分析，掌握生产规律，取得指挥生产、稳定和提高产品质量的主动权。
在我国目前的情况下，改进和加强测试手段，有着很重要的意义。如果数据不准确，就不能正确指导生产，甚至会起相反的作用。如我国棉布的布面棉结杂质数据是由工人用目光点测的，目光既难统一，点测又易出差错，这就使数据的准确性受到影响。还有一些纺织品质量方面的特征，目前还无法用数据表示。这就需要企业积极努力，创造条件，早日采用新的方法或仪器，更多地“让数据说话”。
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