我们知道正态分布标准差σ通常有两个常用的无偏估计：
一个是σR=R/D2;一个是σs=s/C4;

SPC的S图和R图自然是他们的一个应用。
我的问题是，Cp, Cpk, Pp, Ppk的计算其主要的差别在于Cp和Cpk标准差用Rbar/D2, 而Pp, Ppk标准差用的是s。
1）这里能说这两者是采用的不同无偏估计吗？
2）如果是采用的不同无偏估计，为何Pp的标准差是s, 而不是s/C4；
3）如果不是，则正确的理解应该是怎么样的呢？
昨天晚上看书时突然想到的一个问题，望各位指教。

另外，O大师说，Cp和和Pp不应该理解成短期和长期的关系，而是within和overall的关系。从计算公式看，如前面说，是采用的标准差不同，如何正确来理解O大师所说的within和overall的关系呢？
多谢

其实，你这些问题的核心还是在于如何理解within和overall。

within：只考虑组内的变异，不考虑组间的漂移。因此Cp/Cpk采用Rbar/d2这个无偏估计；如果一定要把within翻译成中文，我个人倒是倾向于“潜在”，因为如果把过程控制到消除了所有组间的漂移，那么这个过程就发挥出了它最大的潜力。

overall：考虑所有组内和组间的变异。因此Pp/Ppk采用s/c4这个无偏估计；在minitab中这个是缺省算法，但还有个选项你可以不使用无偏算法，这时就直接采用s进行计算而不修偏了。因为当样本量n>30时，c4已很近似1了（这也是以前国内介绍Cpk算法时强调样本量要大于30的原因）。对于overall的中文译法，我个人倾向于“现实”，因为它是目前过程能力的真实指数。

从上面的解释可以看出，在实际进行过程能力考察时，应综合运用Cp/Cpk和Pp/Ppk这两组指数。当这两组参数有很大的差异时，说明过程在稳定度方面还有很大的改进空间。所谓在送样时考察Cp/Cpk指数，量产后考察Pp/Ppk指数这种做法，会让你吃尽苦头。