2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外）

解释： 0.023的平方=0.00529，就是说抽1000数据，才会出现6次这样的情况，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：一般认为是新员工，工艺方法错误，机器故障，原材料不合格，测量错误，计算错误，检验方法或标准变化。

4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）

解释：(0.136+0.023)的4次方=0.000639，就是说这种情况出现的概率是千分之六，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：一般认为是新员工，工艺方法错误，机器故障，原材料不合格，测量错误，计算错误，检验方法或标准变化。

6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）

解释：规律分布，必有异因！

原因：刀具模具等工具的磨损，维护保养水平降低，操作工的技能越来越熟练。

8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）

解释：（0.023+0.136+0.136+0.023）的8次方=0.000105，就是说这种情况出现的概率是万分之一，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：数据分层不够(SPC没有分模穴去分开做，没有分班次去做等等)

9单侧（连续9点落在中心线同一侧）

解释：（0.341+0.136+0.023）的9次方=0.00195，就是说这种情况出现的概率是百分之二，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：一般认为是新员工，工艺方法错误，机器故障，原材料不合格，测量错误，计算错误，检验方法或标准变化。

14交替（连续14点相邻点上下交替）

解释：规律分布，必有异因！

原因：轮流使用两台设备或两个操作工操作，分别针对两个模穴定期抽样但一起统计等导致数据分层不够。

15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）

解释：(0.341+0.341)的15次方=0.00321，就是说这种情况出现的概率是千分之三，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：数据造假，控制限计算错误太宽了，数据分层不够。

1界外（1点落在A区以外）

解释：正态分布中出现在ABC分区以外的概率是0，但现在发生了，小概率事件产生了，肯定有特殊原因导致！

原因：一般认为是新员工，工艺方法错误，机器故障，原材料不合格，测量错误，计算错误，检验方法或标准变化。

附：正态分布概率表

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