2.均值极差控制图(Xbar-R）是最常用的SPC控制图之一，特别是控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合，SPC均值极差控制图是首选。X控制图主要用于观察正态分布均值的变化，控制图用于观察正态分布的分散情况，即质量波动的情况。均值极差控制图将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
3.Xbar-S图（均值－标准差图）用于连续数据的控制，比如：时间，密度，重量，长度等；从控制图的组成讲，也是由两个图表组成：子组均值图(Xbar)和子组标准差图(s)
1.如果先作均值图，由于这是R图还未判稳，数据不可用；2.如果先作极差图，由于极差图只涉及(R平均)一个数据，故可行。
因此均值极差图，应该先作极差图，再作均值图，
均值极差图的判异常准则是适用于均值和极差图的，这点是前提。所以R也是要服从正态分布的。1、在SPC原理里面有一个标准差的估算方法即σ=极差均值/d2，当然也是假定数据是服从正态分布的。
2、极差均值是所有极差的平均，所以都在中心线以下，就相当于一组数据里面所有的值都比平均值要小，这可能吗？所以出现这样的数据点肯定是有异常。
3、R当然是越小越好，但是过程的波动就表明R不可能为零，那么R也一定是在一个范围内波动。只要在范围内，那么必定会有中心值，就如同第2条解释，数据都在同一侧是不可能存在的，除非数据造价或者过程出现了非常大的变化。
