? 步驟 1：在數(shù)據(jù)中查找模式

游程圖按照過(guò)程數(shù)據(jù)的收集順序繪制過(guò)程數(shù)據(jù)。使用游程圖可以在數(shù)據(jù)中查找可指示是否存在特殊原因變異的模式或趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)中的模式指示變異是由于應(yīng)當(dāng)調(diào)查和更正的特殊原因引起的。但是，常規(guī)原因變異是固有的或作為過(guò)程中正常部分的變異。

當(dāng)只有常規(guī)原因（而非特殊原因）影響過(guò)程輸出時(shí)，過(guò)程是穩(wěn)定的。如果過(guò)程中只存在常規(guī)原因變異，則數(shù)據(jù)將表現(xiàn)出隨機(jī)行為。

? 步驟 2：確定是否存在混合與聚類

圍繞中位數(shù)的游程數(shù)檢驗(yàn)以中位數(shù)上下發(fā)生的總游程數(shù)為基礎(chǔ)。中位數(shù)附近的游程是位于中心線同一側(cè)的一個(gè)或多個(gè)連續(xù)的點(diǎn)。當(dāng)連接這些點(diǎn)的線與中心線相交時(shí)，游程結(jié)束。新的游程從下一個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)開(kāi)始。

此檢驗(yàn)檢測(cè)兩種類型的非隨機(jī)行為：混合與聚類。

如果觀測(cè)到的游程數(shù)大于預(yù)期的游程數(shù)，則表明存在混合。

如果觀測(cè)到的游程數(shù)小于預(yù)期的游程數(shù)，則表明存在聚類。

聚類模式：

聚類可以表示特殊原因變異，例如測(cè)量問(wèn)題、批次到批次或設(shè)置的變異性，或從一組缺陷部件抽樣等。聚類是由控制圖上處于一個(gè)區(qū)域的點(diǎn)組成的組。如果聚類的 p 值小于 0.05，則數(shù)據(jù)中可能有聚類。

混合模式：

混合的特點(diǎn)是頻繁與中心線相交?；旌贤ǔＶ甘緛?lái)自兩個(gè)總體的合并數(shù)據(jù)或在兩個(gè)在不同水平運(yùn)行的過(guò)程。如果混合的 p 值小于 0.05，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中可能有混合。

在此示例中，聚類的 p 值為 0.385，混合的 p 值為 0.615，它們都大于 α 值 0.05。因此可以得出數(shù)據(jù)并未表現(xiàn)出混合或聚類特點(diǎn)的結(jié)論。

? 步驟 3：確定是否存在趨勢(shì)與振動(dòng)

向上或向下的游程數(shù)檢驗(yàn)基于觀測(cè)到的向上或向下游程總數(shù)。向上的游程是連續(xù)點(diǎn)僅上升的向上游程。向下的游程是連續(xù)點(diǎn)僅下降的向下游程。當(dāng)方向（向上或向下）改變時(shí)，游程結(jié)束。例如，當(dāng)前一個(gè)值較小時(shí)，一個(gè)向上的游程將開(kāi)始并繼續(xù)，直到前一個(gè)值大于下一個(gè)點(diǎn)，這時(shí)向下的游程即告開(kāi)始。

此檢驗(yàn)檢測(cè)兩種類型的非隨機(jī)行為：振動(dòng)與趨勢(shì)。

如果觀測(cè)到的游程數(shù)大于預(yù)期的游程數(shù)，則表明存在振動(dòng)。

如果觀測(cè)到的游程數(shù)小于預(yù)期的游程數(shù)，則表明存在趨勢(shì)。

趨勢(shì)模式：

趨勢(shì)是數(shù)據(jù)中向上或向下的持續(xù)漂移。趨勢(shì)可能警告過(guò)程即將失去控制。趨勢(shì)可能是由下列因素導(dǎo)致的：工具磨損、無(wú)法保持某個(gè)設(shè)置的機(jī)器或操作人員的定期輪換。如果趨勢(shì)的 p 值小于 0.05，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中可能有趨勢(shì)。

振動(dòng)模式：

振動(dòng)發(fā)生于數(shù)據(jù)快速上下波動(dòng)之時(shí)，表明過(guò)程不穩(wěn)定。如果振動(dòng)的 p 值小于 0.05，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中可能有振動(dòng)。

在此示例中，趨勢(shì)的 p 值 0.500 和振動(dòng)的 p 值 0.500 大于 α 值 0.05。因此可以得出數(shù)據(jù)并未表現(xiàn)出趨勢(shì)或振動(dòng)特點(diǎn)的結(jié)論。