步骤 1：确定过程变异是否受控制
在解释单值控制图（I 控制图）之前，请检查移动极差控制图（MR 控制图）以确定过程变异是否受控制。如果 MR 控制图不受控制，则 I 控制图上的控制限不准确。
移动极差控制图标绘移动极差。中心线是所有移动极差的平均值。移动极差控制图上的控制限设置在中心线上方和下方距离 3 个标准差的位置，它们显示标准化数据的移动极差中预期的变异量。
红点指示至少在一个特殊原因检验中失败且不受控制的观测值。如果同一个点在多个检验中失败，则会用最小的检验编号标记该点，以免图形过于拥挤。如果控制图显示了失控点，请调查这些点。
失控点可能会影响过程参数的估计值并防止控制限真正代表您的过程。如果失控点是由特殊原因导致的，请考虑在计算中省略这些点。 有关更多信息，请转到指定如何估计 移动极差控制图 的参数。
移动极差控制图（底部控制图）上的所有点都受控制。
步骤 2：确定过程均值是否受控制
单值控制图（I 控制图）标绘单独的观测值。中心线是过程平均值的估计值。I 控制图上的控制限设置在中心线上方和下方距离 3 个标准差的位置，它们显示各个样本值中预期的变异量。
红点指示至少在一个特殊原因检验中失败且不受控制的子组。如果同一个点在多个检验中失败，则会用最小的检验编号标记该点，以免图形过于拥挤。如果控制图显示了失控点，请调查这些点。
失控点可能会影响过程参数的估计值并防止控制限真正代表您的过程。如果失控点是由特殊原因导致的，请考虑在计算中省略这些点。 有关更多信息，请转到指定如何估计 移动极差控制图 的参数。
在这些结果中，移动极差控制图稳定，因此您可以解释单值控制图。单值控制图上有 9 个点不受控制。过程随时间变化不稳定。当您将指针放在红点上时，可以获得有关此点的更多信息。
步骤 3：确定在每个检验中失败的点
调查未通过特殊原因检验的任何观测值。默认情况下，Minita 仅执行检验 1，即检验位于控制限外部的点。但是，如果您执行额外的检验，点可能无法通过多个检验。输出结果会确切地显示有哪些点未通过每个检验，如此处所示。
I-MR Chart of CallLength
Test Results for I Chart of CallLength
注意
当同时使用多个检验时，控制图的敏感度也会增加。但是，误警报率也会增加，这可能会使您对检验结果做出不必要的反应。
有关每个检验及其使用时间的更多信息，请转到在控制图中使用特殊原因检验。
