觀察直方圖時，要考慮直方與公差相互位置，由代表有限數據的直方推斷過程的狀況：
①Cp＝1.33，質量分布滿足過程要求，有足夠餘量，不會出現不合格品；
②1Cp1.33，質量分布偏向公差一側，有超差的可能，必須采取措施把中心移到中間；
③Cp＝1，質量分布剛好滿足公差要求，稍不注意就會超差；
④Cp1.67，質量分布大大滿足公差要求，但不經濟；
⑤Cp1，這種質量分布分散，必然出現不合格品，應采取措施，否則應全數檢查，挑出廢品。
3.考察過程能力
利用直方圖（或頻數表）求得標準差S，應用下列公式能計算過程能力指數Cp值Cp＝T/6S
求得過程能力後就可對過程質量進行判斷。
綜合上麵的分析，直方圖有以下用法。
①報告用：若每月的質量報告書上不用羅列數據，而是畫出直方圖，並記上數據N、x、S，則上級一看就一目了然。
②分析用：按各種類別或日期畫出直方圖，可立即判斷出它們的差別。另外，判斷直方圖屬於何種類型，也能幫助我們分析問題的原因。
③過程能力、設備能力調查。
④管理用：在生產現場貼出直方圖，可給予產品散差的概念，有助於提高管理意識。
5.7散布圖法
5.7.1定義
1.散布圖
散布圖也稱散點圖，指的是兩個因素的若幹對觀測數據在平麵坐標圖上對應點子的分布圖。
2.散布圖法
利用散布圖來了解兩個因素的相關情況的方法，稱為散布圖法。
在散布圖中，兩個因素的成對數據形成點子雲，研究點子雲的分布狀態，便可以推斷兩因素之間的相關情況。此處的相關是指線性相關。
5.7.2散布圖法的應用程序
①收集因素x與y的成對數據（xi，yi）。即從將要對其相關關係的類型和程度進行研究的相關數據中，搜集成對數據（至少30對）。
②畫直角坐標圖。
③找出數據對中xi和yi的最大值和最小值，並分別利用這兩個值來確定橫坐標和縱坐標的單位。
④描點。在坐標圖中標出（xi，yi）的對應點（重複出現的點用圓圈做記號，有幾個重複的點就畫幾個圓圈）。
⑤判斷。分析研究圖上點子的分布情況，確定兩個因素相關關係的類型和程度。
5.7.3散布圖的分析與判斷
散布圖的分析判斷方法有對照典型圖例法、簡單象限法、相關係數法和回歸分析法。相關係數法和回歸分析法在概率論和數理統計方麵有專門的介紹，此處主要介紹對照典型圖例法和簡單象限法。
1.對照典型圖例法
就是把實際製作的散布圖和典型圖對照，判斷兩個因素之間是否相關以及屬於哪一種相關。
①x增加，y隨之增加，這是強正相關。對於強正相關關係，隻要能夠管理x，y也隨著管理。
②x增加，y隨之減少，這是強負相關，可用管理x代管理y。
③x增加，y基本上隨著增加，這是弱正相關。這時，除了x外，似乎還有其他重要影響等。
④x增加，y基本隨之減少，這是弱負相關。
⑤不相關：x與y間沒有什麼相互關係。
⑥x，y點子的分布呈曲線關係，是曲線相關，所示。
2.簡單象限法（符號檢定法）
符號檢定法是判定變量之間是否相關的一種簡便、快速、在現場行之有效的方法，其步驟如下。
①用橫豎直線劃分坐標，將全部點子進行等分，分成4個象限，使n1＝n3，n2＝n4。
②將對角點子相加，即：
N1＝n1＋n3＝13＋13＝26
N2＝n2＋n4＝3＋3＝6
線上的點可不進行計算。
③求點子總數。
N＝N1＋N2＝n1＋n2＋n3＋n4＝32
④查“符號檢定表”（見附表2），從表中N＝32欄中找到對應5%（或10%）的數字9（或10）。
⑤將查表得數與N1、N2中的最小者相比較，如查表數大於最小者（96，106），則認為散布圖上的兩個變量存在相關，反之則不相關。
⑥如果散布圖的兩個變量相關，可用作圖法求出回歸線。作法如下。
對點子多的象限，n1＝n3＝13，再用坐標線等分，其劃分原則如前，將兩個坐標的原點連接，該直線即為回歸線。回歸線的表達方程式可從坐標中求出，其表達式為y＝a＋bx