一、变异分量图（理想情况下） 
贡献%<10%（方差分量/变异度），研究变异%<30%（量具变异/总变异），公差%（6*量具标准差/公差）<30%。
二、测量值样品图（理想情况下）
样本内部比较集中，说明测量的值变异较小。样本间波动大，说明样本选取覆盖了过程。
三、R图（理想情况下）
不能超出规格线，子组内变异较小，差异小。
四、测量值检验员（理想情况下） 
箱形图看分布（直方图原理），差别小，均值近似在一条线上。
五、XBar图（理想情况下）
 此处论坛疑问较多，实则与SPC处控制图无异，当我们选取样本时，最好要覆盖过程，10个数值，两三个在规格线外，两三个在规格线处，两三个在规格线内，即 MSA手册中的三个区。
I Bad parts will always be called bad（坏的就是坏的，怎么测都是坏的）
II Potential wrong decision can be made（可能好，可能坏）
III Good parts will always be called good（好的就是好的，怎么测都是好的）。
样本选取时为什么建议覆盖过程公差而不去覆盖过程变差，情况：当过程变差远远小于过程公差，此时若按过程变差选的话，所选的数据非常集中，一般情况下，测量系统分析的结果是分辨力不够。不合格。 10：1后（过程变差/10）<< 量具分辨力.
六、部件*操作员交互作用图（理想情况下） 
表明员工与零件之间的关系怎样随着操作员的变化而变化，正常状况是每条线的形状一样。即没有交错。

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