为 T 控制图 选择特殊原因检验

Minitab 提供八种特殊原因检验。专家建议，在创建 T 控制图时，您可以使用检验 1 和检验 2，因为 T 控制图在检测事件之间平均时间的中小下降幅度时可能比较慢。请根据公司或行业标准选择其他检验。使用检验可以确定要调查的观测值，并确定您数据中的具体模式和趋势。

对于传统的变量数据控制图，检验 1、5、6、7 和 8 基于正态分布。但对于 T 控制图，这些检验基于 Weibull 分布或指数分布。例如，当 T 控制图上的点超出百分位数范围（对应正态分布均值的 3 个标准差）时，该点无法通过检验 1。

在下拉列表中，指定是执行部分特殊原因检验、全部特殊原因检验还是不执行特殊原因检验。您可以通过更改 K 的值来提高或降低检验的敏感度。

1 个点，距离中心线大于 K 个标准差

检验 1 识别与其他子组相比异常的子组。检验 1 是公认的、用于检测失控情况的必要检验。如果对过程中的较小偏移感兴趣，您可以使用检验 2 来补充检验 1，以便创建一个敏感度更高的控制图。

连续 K 点在中心线同一侧

检验 2 识别过程居中或变异中的偏移。如果对过程中的较小偏移感兴趣，您可以使用检验 2 来补充检验 1，以便创建一个敏感度更高的控制图。

连续 K 个点，全部递增或全部递减

检验 3 检测趋势。该检验会查找值一致增加或减少的长序列连续点。

连续 K 个点，上下交错

检验 4 检测系统变异。您希望过程中的变异模式随机，但是未通过检验 4 的点可能表示变异模式是可预测的。

K+1 个点中有 K 个点，距离中心线（同侧）大于 2 个标准差

检验 5 检测过程中的较小偏移。

K+1 个点中有 K 个点，距离中心线（同侧）大于 1 个标准差

检验 6 检测过程中的较小偏移。

连续 K 个点，距离中心线（任一侧）1 个标准差以内

检验 7 检测时常被误认为是良性控制证据的变异模式。此检验可检测到过宽的控制限。过宽的控制限通常是由分层数据导致的，如果每个子组中存在系统变异源，则数据会发生分层现象。

连续 K 个点，距离中心线（任一侧）大于 1 个标准差

检验 8 检测混合模式。在混合模式中，这些点趋于避开中心线，而落在控制限附近。