SPC基础知识培训教材R.docx

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1、统计过程限制SPC根底学问培 训 教 材 教材编号：2004年12月10日星期五目 录一、 质量管理开展历史二、 QFDQuality Function Deployment质量功能绽开介绍三、 SPC开展历史及根本原理1 SPC开展简介2 SPC技术原理3 SPC作用四、 质量管理中常用的统计分析方五、 施行SPC的两个阶段六、 SPC根本概念及术语1 过程的概念2 变量的分类3 SPC常用术语七、 测量系统分析根本概念八、 正态分布的检验方法九、 SPC限制图选择流程十、 限制图施行流程十一、 限制图限制限计算方法十二、 失控的断定及原理一质量管理开展历史根据质量管理所根据的手段和方式，我

2、们可以将质量管理开展历史大致划分为以下四个阶段：第一阶段：传统质量管理阶段是质量管理的初级阶段。以家庭手工业作坊、小规模消费经营为主要表现形式。产品质量主要依靠工人的实际操作阅历，靠手摸、眼看等感官估计和简洁的度量衡器测量而定。在制造过程中，工人既是操作者又是质量检验者，并且还是质量管理者。质量标准就是阅历，主要靠“师傅带徒弟的方式进展施行及持续。第二阶段：质量检验管理阶段由于机器工业消费取代了手工作坊式消费，消费规模扩大进展批量消费，于是产生了企业管理和质量检验管理。在这个阶段，产品质量是通过严格检验来限制和保证出厂或转入下道工序。检验工作是这一阶段执行质量职能的主要内容，质量检验所运用的手

3、段是各种各样的检测设备和仪表，它的方式是严格把关，进展百分之百的检验。第三阶段：统计质量管理阶段统计质量管理阶段是利用数理统计原理，预防产出废品并检验产品质量的方法，由专职检验人员转移给专业的质量限制工程师担当。这标记着将事后检验的观念变更为意料质量事故的发生并事先加以预防的观念。SPC是统计质量管理阶段重要的工具之一。第四阶段：现代质量管理阶段 由于社会开展，产品质量不仅留意于产品的运用性能，还有耐用性、美观性、牢靠性、平安性、可信性、经济性等要求，企业及消费者特别关注产品责任及质量保证，因此质量管理不是个人行为，而是公司全体人员的责任。现代质量管理阶段强调质量管理体系、全面质量管理，强调执

4、行质量职能是公司全体人员的责任。二质量功能绽开介绍质量功能绽开(Quality Function Deployment, 缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、消费要求的多层次演绎分析方法，它表达了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一根据的指导思想。传统的消费质量限制是通过对消费的物质性检查-用视察及测试的手段来获得的，这种措施通常也被归于检验质量的方法。QFD方法那么扶植公司从检验产品转向检查产品设计的内在质量，因为设计质量是工程质量的基石，全部在设计阶段，QFD早在产品或效劳设计成为蓝图之前就已经引进了很多无形的要素，使质量融人消费和效劳及其工程的设计之

5、中。QFD绽开形式：客户要求，标准要求，法律法规要求产品质量特性CTQ：如外观、尺寸、性能、寿命、本钱等消费、工艺特性：满意质量特性所须的制造工艺、方法等设备参数、工艺参数CTP产品设计：建立客户要求与产品特性间的联络按规定的参数进展产品消费、制造消费流程设计工艺设计：建立产品特性与工艺之间的联络消费监控过程监控产品检验限制风险本钱加大预防成本鉴定成本三SPC开展历史及根本原理1SPC开展简介SPCStatistical Process Control统计过程限制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年头所创立的理论。是一种借助数理统计方法的过程限制工具。在企业的质量限制中，可应用SPC

6、对质量数据进展统计、分析，从而区分诞消费过程中产品质量的正常波动及异样波动，以便对过程的异样刚好提出预警，提示管理人员实行措施消退异样，复原过程的稳定性，从而进步产品的质量。而传统的质量限制有赖于检验最终产品并选择出不符合标准的产品，这种检验策略通常是奢侈和不经济的，因为它是当不合格品产生以后的事后检验。SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关开展到过程中主动的事前预防为主，从而大大降低了企业的消费本钱，同时也进步了企业的竞争实力。 自第二次世界大战后，SPC已渐渐成为西方工业国家进展在线质量限制的根本方法。根据SPC理论，产品质量特性的波动是出现质量问题的根源，质量波动具有统计规律性

7、，通过限制图可以觉察异样，通过过程限制及诊断理论SPCD可以找出异样的缘由并予以解除。常用的休哈特限制图有均值极差x-R限制图，均值标准差x-S限制图，中位数极差x-R限制图，单值挪动极差x-Rs限制图，不合格品率P限制图，不合格品数Pn限制图，缺陷数C限制图，单位缺陷数u限制图等。SPC方法是保持消费线稳定，削减质量波动的有力工具。近十年来，随着计算机应用技术的飞速开展，使得SPC所须要的对大量数据实时搜集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松地实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。SPC已成为企业质量管理必不行少的工具。2SPC技术原理统计过程限制SPC是质量管理中常见的一种

8、过程限制工具，它利用数理统计原理对消费过程进展分析评价，根据反响信息刚好觉察系统性因素出现的征兆，并实行措施消退其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以到达限制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计限制状态简称受控状态；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态简称失控状态。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般听从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生变更。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进展分析限制的，对消费过程的异样趋势提出预警。因此，它强调过程在受控和有实力的状态下运行，从而到达进步和限制质量的目的，使产品和效劳稳定地满意顾客的

9、要求。 在消费过程中，产品的加工尺寸的波动是不行防止的。它是由人、机器、材料、方法和环境等根本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异样波动。正常波动是间或性缘由不行防止因素造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消退，在经济上也不值得消退。异样波动是由系统缘由异样因素造成的。它对产品质量影响很大，但可以实行措施防止和消退。过程限制的目的就是消退、防止异样波动，使过程处于正常波动状态。3SPC作用SPC 强调全过程监控、全系统参及，并且强调用科学方法主要是统计技术来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量限制，更可应用于一切管理过程如产品设计、市场分析等。正是它的这种全员参及管理质量的思

10、想，施行SPC可以扶植企业在质量限制上真正作到事前预防和限制，SPC可以： 对过程作出牢靠的评估； 确定过程的统计限制界限，推断过程是否失控和过程是否有实力； 为过程供应一个早期报警系统，刚好监控过程的状况以防止废品的发生； 削减对常规检验的依靠性，定时的视察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作；有了以上的预防和限制，企业当然可以获得效益，SPC可以： 进步产品合格率，防止不合格品的出现，削减返工和奢侈； 供应质量管理决策支持，持续改善企业质量； 降低质量本钱，进步企业效益； 降低产品售后效劳费用，降低用户埋怨和赔偿； 获得选购商对质量管理的认可，赢得广泛客户； 提升管理及信息化建立程

11、度，改善企业形象，进步竞争力。四质量管理中常用的统计分析方法 1限制图：用来对过程状态进展监控，并可度量、诊断和改进过程状态。2直方图：是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，可以直观地显示出数据的分布状况。3排列图：又叫帕累托图，它是将各个工程产生的影响从最主要到最次要的依次进展排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进展质量改进的时机。4分布图：以点的分布反映变量之间相关状况，是用来觉察和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。5工序实力指数CPK：分析工序实力满意质量标准、工艺标准的程度。描绘统计

12、量分析：如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，理解过程的一些总体特征。6相关分析：探讨变量之间关系的亲密程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。7回来分析：分析变量之间的互相关系。五施行SPC的两个阶段 施行SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所运用的限制图分别被称为分析用限制图和限制用限制图。 分析阶段的主要目的在于：一、使过程处于统计稳态，二、使过程实力足够。分析阶段首先要进展的工作是消费打算，即把消费过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等根据标准要求进展打算。消费打算完成后就可以进展，留意确定要确保消费是在影响消费的各要素无异样的状况下进展；

13、然后就可以用消费过程搜集的数据计算限制界限，作成分析用限制图、直方图、或进展过程实力分析，检验消费过程是否处于统计稳态、以及过程实力是否足够。假设任何一个不能满意，那么必需找寻缘由，进展改进，并重新打算消费及分析。直到到达了分析阶段的两个目的，那么分析阶段可以宣告完毕，进入SPC监控阶段。 监控阶段的主要工作是运用限制用限制图进展监控。此时限制图的限制界限已经根据分析阶段的结果而确定，消费过程的数据刚好绘制到限制上，并亲密视察限制图，限制图中点的波动状况可以显示出过程受控或失控，假设觉察失控，必需找寻缘由并尽快消退其影响。监控可以充分表达出SPC预防限制的作用。 在工厂的实际应用中，对于每个限

14、制工程，都必需经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进展这样从分析到监控的过程。六SPC根本概念及术语1过程的概念任何一件事情或一项活动都可以把它看作一个过程。所谓过程应包含因素输入和活动输出，输入确定输出，通过利用资源和管理，将输入转化为输出的一项活动，可以视为一个过程，一个大的过程可以分解成很多小过程。通常，一个过程的输出可干脆形成下一过程的输入。几乎全部产品和/或效劳活动和操作都是过程。要确定一个过程，必需确定输入是什么，输出是什么。输入因素Input Factor可以从5M1E来考虑，即人Man、机Machine、料Material、法Method、测量Measurement和环境Env

15、ironment；输出结果一般从三个方面来概括，即绩效Performance、时间Time、本钱Cost。例如：可以把深圳顺络电子看作一个过程。深圳顺络过程输入输出人：人力资源，人事部管控机：设备资源，设备部管控料：物料限制，质管部法：消费与测量，相关部门环：公司社会环境与制度产品质量与效劳消费周期与交期利润与本钱 把公司的经营活动再进一步细分，便产生很多小的过程，如物料的检验及限制、消费过程实现原材料向成品的增值、产品销售过程、财务结算、资源配置等活动。把这些活动形成独立单元并赐予管理职责便形成部门。部门的活动再进展细化，便形成班组或个人活动，其活动也可以看作过程，有输入资源投入有输出目的期

16、望。整个消费是一个大的过程，原材料投入进去变成成品输出，把过程分解便形成各道工序如球磨、迭层、切割等，每一道工序的输出便是下一道工序的输入，形成消费流程Process Flow。球磨迭层切割排胶消费流程输入输出2变量Variable的分类全部的输入因素可以统称为变量Variable，根据变量的数据特点可以分为连续变量也称计量型和离散变量也称计数型。所谓连续变量是指数据可以细分，可以用测量工具测出小数点以下的数据，只要测量工具精度足够高，该测量值可以无限细分。如：电感量、Q值、阻抗、PH值、流延膜厚等。而离散变量，其数据不能细分，不能用测量工具测出小数点以下的数字，只能用0、1、2、3、进展计数

17、。例如印刷次数、不合格品数、N点显露不良数等。X3SPC常用术语（1） 平均值 ：全部数据之和除以数据总个数。经常用平均值代表真值。X nX1X2Xn+ + X（2） 中位数 ：把一组数据按大小依次排列，当有一样数值时应重复排列，取处于最中间位置的数据为中位数。当数据的个数为偶数时，取处于最中间位置的两个数据平均值为中位数。一般用中位数估计数据平均值。（3） 极差R：一组数据中最大数及最小数之差。它确定程度上反响数据的分散程度。（4） 标准方差：标准方差可以精确地表示样本数据分散程度的统计特征值，样本标准方差用S表示，母体标准方差用Sigma表示。计算公式为：1(n-1)i=1nS =(xi-

18、x)2_ 当n很大时，S约等于。为母体标准方差。n(n-2)i=1n=(xi-x)/S3_(n-1)（5） 偏斜度Skewness：表示分布形态的非对称性的一个指标，也称为非对称度。假设分布左右对称，那么K0；分布的左边拖长，那么K为负值；分布右边拖长，那么K为正值。计算公式为：i=1n(xi-x)/S4_(n+1)1K=n(n-1)(n-2)(n-3)_(n-1)213(n-2)(n-3)（6） 陡度KKurtosis：表示分布峰顶的尖平程度的指标。计算公式为：（7） 母体：是探讨对象的全体。例如一批3216型150Kpcs电感可视为母体。（8） 样本：是一批产品中按抽样标准随机抽取的供应检

19、验的产品。例如：某批报检的点感总数为38Kpcs母体，根据MILSTD105E一般检验程度II抽样，样本应为500Pcs。（9） 正态分布：又称高斯分布，是统计领域中最重要的概率分布，其分布形态有平均值和标准方差确定。如下函数式： 2p f(x)=1 essx -m-1/2()2正态分布的特性：l 无偏斜，偏斜度为0；l 中等陡度，K0；l 左右对称；l 单峰分布；l 最大值在中心线上；l 平均值，中心值和最频值是相等的；l 渐近性；l /1Sigma内，占68.26%；l /2Sigma内，占95.45%；l /3Sigma内，占99.73%；l /4Sigma内，占99.9937%；l /

20、5Sigma内，占99.999943%；l /6Sigma内，占99.999998%；很多过程特性分布类似于正态分布，因此可以用正态分布意料这些过程特性的变更，并估计落在某一范围内的百分率。（10） 卡方分布：在数理统计中经常用于符合性及独立性检验。在施行SPC分析阶段经常用于检验一组数据是否符合正态分布，作为限制线建立的根据。BB（11） 工序实力：工序在稳定状态下可以消费合格品的实力。稳定状态是指工序的操作者、机器设备、所用的材料、工艺方法和环境条件都符合标准规定的要求，且作业活动处于受控状态。分散幅度B6，表示该工序具有的实际加工精度，它是衡量工序实力的尺度。如B6越大，那么工序的实际精

21、度越差，不合格品率越高，工序实力越小；假设B6越小，那么工序的实际精度越高，不合格品率降低，工序实力越大。（12） 工序实力指数Cp：就是产品的公差范围T及工序实力B之比。Cp值的大小，即可定量计算出该工序的不合格率，所以工序实力指数Cp的大小可以干脆表示出该工序的质量程度。Cp的计算：1 当给定双向公差，质量数据分布中心平均值及公差中心目的值M一样时，那么CpUSLLSL/6S，其中USL为公差上限，LSL为公差下限。2 当平均值及目的值不一样时，那么Cpk的计算为：USLX3SLSLX3SCpk ， 中的较小值，或者XT26SCpk ， 其中|M |。（13） 工序实力指数Z及合格率：从过

22、程均值到一个利益值如工程标准的标准方差单位个数。当用于实力评审时，ZUSL就是均值及上标准限的间隔 ，ZLSL是均值及下标准限的间隔 ，而ZMIN是均值及最近的标准限的间隔 。USLXSZUSLLSLXSZLSL根据ZUSL和ZLSL计算值查正态分布积分表，那么不合格率1所查得的数值。如：抽样一批3216型2000欧姆的磁珠，道其 标准上限USL2000 12500标准下限LSL2000 11500那么：根据上面ZUSL及ZLSL计算公式，ZUSL25001952.95111.781ZLSL1952.951500111.7814.052查正态分布积分表，ZUSL； ZLSL4.052对应的面积

23、数为。高于USL的不合格率：11.8ppm低于LSL的不合格率：16821031.8ppm故总不合格率：1.8ppm31.8ppmppm七测量系统分析MSA根本概念当确定了一个给定的过程要测量的特性后，那么应对这个特性的测量系统进展评价，确保为这个特性而搜集的SPC数据在允许误差范围内，统计分析有效，具有指导意义。根据统计专家及质量专家觉察的根本理论，观测值由被测特性的真值加上测量误差组成。即： 观测值真值测量误差测量误差是一个统计术语，是指造成观测值偏离真值的测量变异性的全部缘由的净效果。在一批测量数据中，整个时间的总变异用TV表示由两个相应的部分组成： 总变异用TV表示消费变异用PV表示测

24、量变异削减测量变异对过程评价的影响是测量系统分析的目的及追求。而测量变异是由测量系统的精确性、线性、稳定性、重复性及再现性等因素确定。测量系统的变异经常通过对测量系统的可重复性及可再现性进展分析确定，即用GR&R方法来确定测量体系的两个独立的部分：重复性及再现性。重复性，用EV或e表示，表示由一位评价人屡次用一种测量仪器测量同一零件的同一特性所得到的测量变异。再现性，用AV或o表示，表示由不同的评价人运用同一种测量仪器测量同一零件的同一特性所产生的测量平均值的测量变异。故，有如下关系式：1. TV2PV2R&R22. R&R2=EV2+AV23. %EV=EV/TV*100%4. %AV=AV

25、/TV*100%5. %R&R=(R&R/TV)*100%6. %PV= PV/TV*100%根据R&R计算值，测量系统GR&R的可承受准那么是：l 假设R&R低于10%，那么测量系统可承受；l 假设R&R高于10%并低于30，根据应用的重要性，本钱，修理费用等因素可以条件承受；l 假设R&R高于30%，测量系统须要改进，那么要努力觉察问题进展改正。假设重复性比再现性大，可能缘由是：l 量具须要修理；l 应重新设计量具使其更精细；l 应改进量具的夹紧及定位装置；l 零件内变差大假设重复性比再现性小，可能缘由是：l 须要对操作员进展量具读数及运用培训；l 量具刻度盘刻度不清晰；l 可能须要某种形

26、式夹具来扶植运用者更为一样地运用量具。以下文件为计算GRR模板。八正态分布的检验方法 在施行监控之前，首先要分析被探讨的特性所处的过程是否处于统计稳态，只有在稳定的、没有特别缘由的状况下，才能建立限制上下限并作为SPC监控阶段的限制限。1 直方图检验法：比较直观地检验一组数据是否符合正态分布，其缺点是精确性不高。2 偏斜度及陡度K检验法：比较量化地检验一组数据是否符合正态分布。根据前面介绍的和K计算公式，一般而言和K在以下范围内，可以认为符合正态分布：阅历公式 -0.5；3 卡方2分布检验法：利用卡方匹配检验原理来假设一组数据是否符合正态分布。用它检验正态分布，不仅直观、量化、精确，而且可信度

27、高。下面用一组数据作为例子说明三种检验方法的应用。假设我们检验一批1000欧姆磁珠的阻抗：抽查100粒产品，测量的阻抗值分别如下表：1017925905882915815890945843这组数据特性值：标准差最大值1195最小值815极差1195815380865 1008100210351033105110551065107210159281100947935946101610751052104710351030109510901085916910907958111311151116101011558251072106310531040102810261005965951965980965

28、9869909949951011910895917818908955859870970953102510071015100699699598597596697094995098095497211251135114197499810141195118511651008997992117011559871） 用直方图检验是否符合正态分布l 把上面数据分成10组，起始值设为800， 步进值设为40；l 根据数据值及分段范围制作直方图。根据视察，可以认为这组数据符合正态分布。2） 偏斜度及陡度K检验法l 根据偏斜度及陡度K计算公式分别计算及K值；l 根据断定条件，确定是否符合正态分布。经过计算：偏斜度

29、 ； 陡度 K根据正态分布断定条件：-0.5；，以认为这组数据符合正态分布。3） 卡方2分布检验法l 把数据分组n=10，确定步进值40及数据区间端共10个区间段；l 计算平均值，标准方差；l 计算卡方值；l 确定可信度一般95和卡方临界值；l 假设卡方值小于卡方临界值，那么认为符合正态分布。卡方值计算表如下：区间编号区间视察次数 Fi正态分布区间概率期望次数Fe卡方值184032840880438809201149209601359601000226100010402071040108011810801120791120116051011604累计100i=1n2=(Fi-Fe)2/Fe_

30、其中，卡方2值计算公式为：根据卡方分布表，在此种状况下，卡方临界值为14.07。由于卡方值小于临界值，故符合正态分布。九SPC限制图选择流程常用的SPC限制图分为两大类，一类计量型限制图：有均值极差x-R限制图，均值标准差x-S限制图，中位数极差Me-R限制图，单值挪动极差x-Rs限制图等；另一类为计数型限制图：有不合格品率P限制图，不合格品数Pn限制图，缺陷数C限制图，单位缺陷数u限制图等。在实际应用过程中，选择限制图一般参考如下流程。限制图选择流程：确定要制定限制图的特性是计量型数据吗？性质是否匀整或不能按指组取样？如：化学槽液、批量油漆等运用单值图XRs关切的是不合格品率吗？样品容量是否

31、恒定？运用Pn或p图关切的是单位零件不合格数吗？样品容量是否恒定？运用c或u图运用p图运用u图子组均值是否便利计算？运用中位数图运用XR图运用XR图运用XS图是是是是是是是是是否否否否否否否否子组容量是否大于或等于9？能否便利计算子组S值？十限制图施行步骤开始确定限制对象选择限制图类别分析失控缘由，施行措施搜集数据，建立限制限现场限制，限制限延长被控对象是否稳定？是否有失控发生？过程实力是否进步？限制限延长或更新测量实力是否足够？测量系统实力改进限制过程实力评价是否须要限制图监控？取消限制图完毕分析缘由，施行措施，优化是否是否否是是否是否十一限制图限制限计算方法1. 单值图XRs图 X图限制限

32、计算公式： R图限制限计算公式： RDLCLRDUCLRCLRRRange34=RExLCLRExUCLxCLxxx22-=+= 标准差及平均值计算公式：2/dR=sm = x2XR限制图 X图限制限计算公式： R图限制限计算公式：RAxLCLRAxUCLxCLxxx22-=+=RDLCLRDUCLRCLRRR34=标准差及平均值计算公式：2/dR=sm = x3XS限制图X图限制限计算公式： S图限制限计算公式：sBLCLsBUCLsCLsss34=sAxLCLsAxUCLxCLxxx33-=+=标准差及平均值计算公式：s=sm = x 4 np限制图 np限制限计算公式：knXkXXp+=

33、.21pnCLnp=)1(3ppnpnUCLnp-+=000,000,1*pdpm=)1(3ppnpnLCLnp-=过程实力阅历公式：capabilityLN(dpm) 5p限制图 p限制限计算公式：nknnXkXXp.21.21+=pCLp=npppUCLp)1(3-+=npppLCLp)1(3-= 6C限制图 C限制限计算公式：kckccc+=.21cCLc=ccUCLc3+=ccLCLc3-= 平均值及标准差计算公式：m = cs= c 7U限制图 U限制限计算公式：uCLu=kaiaki=1auuUCLu3+=auuLCLu3-= 8计算限制限常数表nA2A3B3B4D4D3d2E22

34、00300400500607891011121314151617181920十二. 失控的断定及原理在过程处于统计稳态下，过程的变异性及均值在现有的程度下会单独地随机变更，很少会超过限制限，并且数据中不会出现相异于随机性变更的有规律的图形及趋势，这是因为正态分布的分布特性和随机性所确定的。分析限制图的目的是在于识别过程变更的任何证据或过程没有处于恒定程度的证据，如不受统计限制，进而要实行适当的措施，对过程的变更进展订正。因此，过程出现的任何小概率小于1事务或数据出现非随机现象都是过程处于非统计稳态失控的证据。如：1. 任何超出限制限的点；说明：因为落在限制限以内发生的概率为99以上在3以内，所

35、以发生落在限制线以外的点的事务的概率小于1，属小概率事务，非随机现象，是由特别缘由造成的。2. 连续7点位于平均值的一侧；说明：如一点落在平均值中心线上侧或下侧的概率可以看作是0.5，那么连续7点落在平均值中心线上侧或下侧的概率为71，属小概率事务。3. 连续11点中有10点，14点有12点，17点中有14点出如今平均值的一侧；说明：同样，连续11点有10点发生落在一侧的事务的概率也是特别小小于1，属小概率事务。假设先发生5点在中心线上侧，再有一点在下侧，后有5点在上侧，明显平均值偏离中心线，过程存在特别缘由，应予以查出、解除。4. 连续7点上升后点等于或大于前点或下降；说明：后点位置及前点位置比较有两种状况，要么上升，要么下降，因此粗略认为后点上升或下降发生的概率各为50。同样连续7点上升或下降发生的概率为71，属小概率事务。5. 连续3点中有2点，7点中有3点落在2及3线之间；说明：根据正态分布的特性，一点落在2及3线之间的概率为1左右，因此在很短时间内有两点落在此位置的事务也特别不行能。故属小概率事务。6. 点的趋势随时间具有周期性等等。