但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。问世数十年来，质量控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。计量型控制图包括：1.Xbar-Rchart均值-极差控制图：对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合，这时的样本数≤10。 2.Xbar-Schart均值-标准差控制图：当样本容量大小n>10时，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。 3.X-MRchart单值-移动极差控制图：适合于只能取一个值的控制（如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合，因此它判断过程变化的灵敏度也要差一些）计数型控制图包括：1.P控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。（用于可变样本量的不合格品率）2.NP控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，则NP为不合格品个数，取NP为不合格品数控制图的简记记号。NP图用于样本大小相同的场合。（用于固定样本量的不合格品数）3.U控制图:当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。（用于可变样本量的单位缺陷数）4.C控制图:用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。C图用于样本大小相等的场合。（用于固定样本量的缺陷数）另一方面，由于质量控制图可以起到这种监测的仲裁作用。因此实验室内质量控制图是监测常规分析过程中可能出现误差.控制分析数据在一定的精密度范围内,保证常规分析数据质量的有效方法。在实验室工作中每一项分析工作都由许多操作步骤组成,测定结果的可信度受到许多因素的影响,如果对这些步骤、因素都建立质量控制图,这在实际工作中是无法做到的,因此分析工作的质量只能根据最终测量结果来进行判断。对经常性的分析项目,用控制图来控制质量,编制控制图的基本假设是:测定结果在受控的条件下具有一定的精密度和准确度,并按正态分布。若以一个控制样品,用一种方法,由一个分析人员在一定时间内进行分析,累积一定数据。如这些数据达到规定的精密度、准确度(即处于控制状态),以其结果一一分析次序编制控制图。在以后的经常分析过程中,取每份(或多次)平行的控制样品随机地编入环境样品中一起分析,根据控制样品的分析结果,推断环境样品的分析质量。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考