为了确保结果有效，请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。
- 必须能够统计每项或每单位的缺陷数
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如果您只能确定每项是否为缺陷品，请使用 P 控制图 或 Laney P' 控制图 来绘制缺陷品的比率，或者使用 NP 控制图 来绘制缺陷品的数量。
- 如果您的数据存在过度离散或欠离散现象，则传统的属性控制图可能会产生误解
- 如果您的数据存在过度离散或欠离散现象，则 Laney U' 控制图 可更加准确地区分常见原因变异和特殊原因变异。过度离散可能导致传统 U 控制图显示数量增加的超出控制限的点。欠离散可能导致传统 U 控制图显示过少超出控制限的点。Laney U' 控制图可调整这些条件。您可以使用 U 控制图诊断 检验数据是否存在过度离散和欠离散现象。有关更多信息，请转到过度离散和欠离散
- 数据应当采用时间顺序
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由于控制图会检测随时间发生的变化，因此数据顺序非常重要。您应当按照数据的收集顺序来输入数据，让最旧的数据位于工作表的顶部。
- 应当按照适当的时间间隔收集数据
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按照均匀的时间间隔收集数据，如每小时一次、每班次一次或每天一次。选择一个时间间隔，该时间间隔应当足够短，以便您可以在发生过程更改之后立即识别此更改。
- 采用子组形式收集数据
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子组是相似项的集合，这些项是您要评估的过程的输出代表。子组可以是一个单位，也可以是大小相似的多个单位的集合。例如，您可以记录一个 LCD 面板（一个单位）的表面缺陷数，也可以记录大小都相同的 LCD 面板集合的表面缺陷数。
如果子组是多个单位的集合，则应在相同的过程条件（如人员、设备、供应商或环境）下收集子组。如果不收集子组（即，其中的项具有相同的过程条件）数据，则可能无法区分常见原因变异和特殊原因变异。
- 子组必须足够大
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如果子组不够大，则根据数据估计的控制限可能不准确。所需的子组大小 (
) 取决于每个单位的平均缺陷数 (
). 使用以下公式可以确定子组是否足够大：
. 例如，如果每个单位的平均缺陷数为 0.06，则所有子组中都必须至少有 9 个单位：
，舍入为最接近的整数 9。 - 必须收集足够多的子组才能获取精确的控制限
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如果您没有足够多的子组，则您仍然可以使用控制图，但您应当将所得结果视为初步结果，因为控制限可能不精确。如果要经常使用控制图，请在收集了足够多的子组之后重新评估控制限。
