2026年中质协六西格玛黑带考了运行图这个知识点

很多同学拿到这个图是通过排除法选择了运行图

但是对运行图到底是个什么

还不太清楚

今天自习人课堂来给大家讲一讲运行图的功能

一、运行图的主要功能

运行图是六西格玛项目中常用的时序分析工具，可应用在测量、分析、控制多个阶段，主要有两方面作用：

在测量阶段，用来观察数据随时间的变化情况。

尤其当子组大小不为 1 时，能够直观呈现样本随时间的变化走向，也可以辅助完成过程能力的计算。

在测量、分析、控制阶段，都可以用来判断数据随时间的变化是否处于随机状态。

二、运行图的基本概念

运行图对数据随机性的检验，基于两种运行规则展开：

以中位数上下的总运行次数为基础检验随机性在这个检验规则里，运行指位于中位数同一侧的一个或多个连续的点

把这些点用线连接起来，当线条穿过中位数时，这一段运行就结束，下一个标绘点开启新的运行。

以上升或向下的运行次数为基础检验随机性在这个检验规则里，

运行指保持同一方向变化的一个或多个连续的点。

每当数据序列的变化方向出现反转，也就是由升转降或由降转升时，新的运行就会开始。

三、运行图的 P 值如何判读

很多同学在看运行图的分析结果时会有疑问：几个 P 值有的大于 0.05，有的小于 0.05，最终该怎么下结论？

这里遵循统一的判定原则：只要任意一项检验的结论是拒绝原假设，整体结论就为拒绝原假设。

常规分析中，显著性水平通常取 0.05。软件会针对不同的非随机模式分别计算对应的 P 值，

只要其中任意一个 P 值小于 0.05，就说明对应模式出现在了数据中，

也就是数据随时间出现了非随机波动，需要查找背后的原因。

简单来说，只要出现任意一个 P 值小于 0.05，就可以认为数据变化不随机。

四、运行图的四种非随机模式

当数据变化不随机时，运行图通常会呈现出四种典型的模式，各自对应不同的过程特征与成因：

1. 聚类模式

聚类模式指中位数线同一侧聚集了过多连续数据点，对应关于中位数的运行数目偏少。

出现聚类，通常是特殊原因导致的变异，

比如测量环节出现问题、批次之间差异较大、或者从差异明显的不同过程中抽样等。

2. 混合模式

混合模式指过多的数据点在中位数线上下两侧频繁交替，对应关于中位数的运行数目偏多。

出现混合状态，通常意味着数据可能来自两个不同的总体，或是过程在两个不同的水平下交替运行。

3. 趋势模式

趋势模式指数据点出现连续上升或连续下降的现象，

对应关于升降方向的运行个数偏少，每个运行包含的点子数量偏多。

出现趋势，通常说明过程结果在逐渐增大或减小，是过程即将失控的信号。

常见的诱因有工具磨损、设备的设定值随时间发生偏移等。

4. 振动模式

振动模式指数据点交替上升、交替下降，对应关于升降方向的运行个数偏多，每个运行包含的点子数量偏少。

出现振动，通常说明过程结果忽大忽小，过程受到了某些特殊因素的干扰。

五、运行图示例解读

对于这四种非随机模式，软件会计算出对应的P值。

其中任何一个P 值<α（显著性水平，通常取0.05），

就说明对应的非随机模式出现在数据中，即数据随时间变化出现了非随机波动，应对其进行原因分析。

简单来说

只要出现任何一个P小于0.05，即可认为不随机。

以上图为例，检验聚类性的近似 P 值为 0.022，小于 0.05。

这说明该组数据中出现了聚类模式，

也就是图中圈出的数据点呈现出单侧聚集的特征，数据存在非随机波动，需要进一步分析原因。

同学们，你们学会了吗？

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