控制图可评估过程中心是否受控制。特殊原因检验可检测控制图上绘制的数据中超出控制限制和特定模式的点。

·    当某个点通不过检验时，Minitab 将在会话窗口中对其进行报告，并在 R 控制图中对其进行标记。未通过检验的点表明数据中存在非随机模式，该模式可能是由于特殊原因变异导致的。应当对这些点进行调查分析。

·    如果检验结果中没有显示任何点，则表明没有任何点因特殊原因而未通过检验。

R 控制图必须受控制，然后您才能解释 控制图。如果 R 控制图不受控，则 控制图的控制限制将不准确，而且可能错误地表示不受控制状态。对于凸轮轴数据，R 控制图受控，因此适于检查 控制图。

长度 的 Xbar 控制图检验结果
 
检验 1。1 个点，距离中心线超过 3.00 个标准差。
检验出下列点不合格:  8
 
检验 5。3 点中有 2 点，距离中心线超过 2 个标准差（在中心线的同一侧）
检验出下列点不合格:  17
 
检验 6。5 点中有 4 点，距离中心线超过 1 个标准差（在中心线的同一侧）
检验出下列点不合格:  12, 13, 19, 20
                                       

对于凸轮轴数据，有 6 个子组未通过下列检验：

·    子组 8 未通过检验 1，该检验查找距离中心线大于 3 s 的点。检验 1 可提供过程不受控的最有力证据，并可检测过程均值中是否存在偏移或漂移。

·    子组 17 未通过检验 5，该检验从 3 个子组中查找 2 个子组，这两个子组距离中心线超过 2 s，并且位于该中心线的同一侧。在检测过程均值中的较小偏移时，检验 5 可提供额外敏感度。

·    子组 12、13、19 和 20 未通过检验 6，其中发现五个子组有四个距离中心线大于 1 s，且位于中心线同侧。在检测过程均值中的较小偏移时，检验 6 可提供额外敏感度。

这些检验结果表明过程均值不稳定，并且过程不受控制，这可能是由于存在特殊原因而导致的。应当识别出这些导致变异的因素，并且加以更正。