对于随组间/组内能力分析提供的每个图形，查找定义和解释指导。
能力直方图
能力直方图可显示样本数据的分布。直方图上的每个条形代表数据在区间内的频率。
直方图中的组间/组内曲线和整体曲线是使用过程均值和不同的过程变异估计值生成的正态分布曲线。组间/组内曲线（黑色虚线）使用子组间/子组内标准差，而整体曲线（红色）使用整体标准差。
解释
使用能力直方图查看样本数据与分布拟合和规格限的关系。
- 查找非正态性证据
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将整体实曲线与直方图的条形进行比较，评估数据是否大致是正态的。如果条形与曲线存在很大差异，则数据可能不是正态的，并且过程的能力估计值可能不可靠。如果数据看上去为非正态，请使用个体分布标识确定是否需要变换数据或拟合非正态分布以执行能力分析。
良好拟合
不良拟合
- 比较组间/组内曲线和整体曲线
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将整体实曲线与组间/组内虚曲线进行比较，确定它们的对齐紧密程度。如果组间/组内曲线和整体曲线之间的差异很大，则表明过程可能不稳定，或者除子组间/子组内变异以外，过程还可能存在其他变异源。在执行能力分析之前使用控制图验证过程是否稳定。
紧密对齐
不良对齐
- 检查样本数据，以与规格限进行比较。
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直观检查直方图中的数据与规格下限和规格上限的关系。理想情况下，数据的散布窄于规格散布，并且所有数据都在规格限内。超出规格限的数据表示不合格项。
注意
要确定过程中不合格项的实际数量，请使用 PPM < 规格下限、PPM > 规格上限以及合计 PPM 的结果。有关更多信息，请转到“所有统计量和图形”。
在这些结果中，过程数据出现在规格限之间的中央。但是，过程展开大于规格展开，这表明能力差较。虽然大部分数据都在规格限内，但是也一些低于规格下限 (LSL) 或者高于规格上限 (USL) 的不合格部件。
要更全面地分析能力假定，请使用组间/组内 Capability Sixpack（选择）。
