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🔀 多变异图
波动到底是"随机的"还是"随时间在漂移"？一张图看清变异从哪来
每行 = 一个子组（时间点 / 批次 / 位置），行内各列 = 该子组内按顺序取的多个读数（如连续抽的几件、一模多穴）。行首可写时间/批号作标签（如 08:00）。行从上到下 = 时间顺序。子组间（时间趋势）与组内（随机波动）谁大，一图见分晓。典型场景：每小时抽 4 件看轴径是否随班次漂移、模穴间差异 vs 穴内波动。
粘贴数据（每行一个子组，行内多个读数）
多变异图想告诉你什么？
· 任何过程的波动都可分成两类：① 随时间/批次变化的系统变异（刀具磨损、材料批、温度、换班）与 ② 组内随机变异（短时间内的偶然波动）。方向错了，改善就白做
· 看图方法：深绿折线（组均值）若明显起伏、甚至跨越几个浅灰波带 → 变异主要来自组间/时间，去查"跟着时间变"的因子；若深绿线平直、只是浅灰线乱跳 → 变异主要是组内随机，得从设备/量具本身下手
· 工具还给了定量参考：漂移幅度 ÷ 平均组内极差 ≥ 2，或组均值连续 ≥5 点同向，都提示存在值得跟进的系统变异
· 想严格检验组间差异 → 「单因素方差分析」；想持续监控漂移 → 「控制图 SPC」I-MR；怀疑量具本身波动大 → 「量具 R&R」
· 数据不出浏览器，纯前端计算
· 看图方法：深绿折线（组均值）若明显起伏、甚至跨越几个浅灰波带 → 变异主要来自组间/时间，去查"跟着时间变"的因子；若深绿线平直、只是浅灰线乱跳 → 变异主要是组内随机，得从设备/量具本身下手
· 工具还给了定量参考：漂移幅度 ÷ 平均组内极差 ≥ 2，或组均值连续 ≥5 点同向，都提示存在值得跟进的系统变异
· 想严格检验组间差异 → 「单因素方差分析」；想持续监控漂移 → 「控制图 SPC」I-MR；怀疑量具本身波动大 → 「量具 R&R」
· 数据不出浏览器，纯前端计算
算完了？把结果复制给同事，让他们也试试
关于多变异图 (Multi-Vari)
多变异图（Multi-Vari Chart）是一张"变异来源诊断图"：把随时间/批次采样的多组读数画在一起，浅色细线 = 组内随机波动，深绿折线 = 各组均值（时间趋势），一眼分清波动主要来自随时间变化的系统因子（刀具磨损、材料批次、温度、换班）还是组内随机原因。工具附定量参考：组均值漂移幅度 ÷ 平均组内极差 ≥2，或组均值连续 ≥5 点同向，即提示系统变异——方向对了改善才有效。想严格检验 → 「单因素方差分析」；想持续监控 → 「控制图 SPC」I-MR。数据不出浏览器，图可导出 PNG/SVG。