直方图（histogram）

直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本数据加以整理，用于了解数据的分布情况，使我们比较容易直接看到数据的位置状况、离散程度和分布形状的一种常用工具。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形来表示数据，其宽度代表组距，高度代表指定组距内的数据数（频数）。（直方图适用于连续性数据）

我们要如何解读直方图？第一步应先大致了解一下直方图有哪些作用：

直方图的作用

• 直观地显示质量特性的分布状态，对于数据的分布的形状、中心位置和分散程度一目了然；

• 关注数据和规格的关系，通过测定值与规格值比较，判断出不良是平均不良还是异常的不良，便于人们确定在何处进行质量改进；

（在此对平均不良和异常不良作个解释：平均不良通常代表的是系统的问题，是整个过程的不良；异常不良却代表了个别的离散的不良，属于个别问题。）

• 比较改善前后的直方图，可了解平均值、分散、分布形状的变化，改善的效果如何。

解读直方图

首先我们要了解直方图的形状，通过直方图的形状了解过程是否异常。

一．直方图的形状：

1.常态型：中间高、两边低、有集中边势，显示过程正常。

2. 离岛型：在右端或左端形成小岛。说明一定有异常原因存在，如数据收集方法错误、数据来源不同或新手作业违背操作规程等特殊原因，需迅速追寻原因，采取必要措拖。

3. 双峰型：有两个高峰出现。两台不同的机器或两种不同原料间存在差异时，或者作业者不同时也可发生此类直方图。例如，病历质控的2位质控员对检查标准掌握有差异时，又或者同一位质控员应用两种评估标准检测的结果。出现这类情况时，应将数据层别处理后再制作直方图。