頻數直方圖簡稱為直方圖的各種圖形

頻數直方圖簡稱為直方圖，是用來顯示某一種質量特性數據的分布狀況的。直方圖由一系列寬度相等高度不同的相鄰長方形組成，橫坐標表示產品質量特性值，長方形的寬度就是數據分組的組距間隔，縱坐標表示每組內數據的頻數，也就是每組內產品的數目。

質量管理中，常對調查到的過程的某一特性數據繪製直方圖，用來直觀地判斷質量特性的分布狀況。將直方圖和公差限相比較，就可以觀察樣本數據分布的中心偏移和變異程度，判斷過程中是否存在系統性變異，以及過程能力的高低。

在上圖中，前三個小直方圖無系統偏差，圖1過程能力正常，圖2基本是合格品，圖3不合格品率高，圖4有系統偏差。

Minitab軟體繪製直方圖的方法:

以Graph->Histogram…的順序打開Histogram對話框，將要做直方圖的數據選中，這時變量框下方的select按鈕會由灰色變為黑色，點擊它，選中的變量會進入Graph variables框的x變量中，如此重複操作，可以同時對多個變量分別作直方圖。其他保持軟體默認狀態。此時點擊OK健，就會白動繪製變址的直方圖。Minitab軟體會根據樣本量和極差值自動對原數據進行分組。

1、正常型直方圖

如圖1-1所示，反映的過程是處於統計控制狀態之中，即生產過程穩定，這是正常生產時質量特性的分布狀態，其特點是分布是左右近似對稱的，數據在圖形的中心位置出現的頻數多，在左右兩側出現的頻數逐漸減少，在統計分布中屬於正態分布，即正常狀態的分布。是一種好的分布狀態。但是正態分布並不意味著產品的合格率就高，還需要分析分布的系統變異與隨機變異的程度。

2、平頂型直方圖

如圖1-2所示，表示分布的隨機變異大，即標準差大，是一種不好的分布狀態。出現的原因是過程能力低，或者是生產過程中可能有緩慢變化的因素，比如設備溫度緩慢上升或者刀具磨損等。像圖中的兩側截尾形狀的平頂型分布，一般是對不合格的產品批做全面檢驗後，把不合格品剔除掉後剩餘的合格產品的分布狀態，其特點是產品100%合格，但是合格的低質量產品比例較大，因此這種平頂型分布表示一批低質量的產品。

3、右偏型直方圖

如圖1-3所示，形成的原因是過程只設定了下側公差限，例如產品的耐壓力等。有時是按「寧大勿小」的作業方式生產造成的，例如加工軸承。

4、左偏型直方圖

如圖1-4所示，形成的原因是過程只設定了上側公差限，例如食品中對有害元素的限量等。有時是按「寧小勿大」的作業方式生產造成的，例如打孔。

5、雙峰型直方圖

如圖2-1所示，表明數據來源於兩個不同的總體，比如將兩個工人的產品混為一批，或者使用了兩批不同的原料來加工。

6、孤島型直方圖

如圖2-2所示，孤島型可以看做是極端的雙峰型，出現的原因可能是工序過程中發生了操作疏忽、原料混雜、短時間替崗或者量測錯誤等情況。

7、鋸齒型直方圖

如圖2-3所示，形成原因可能是對產品分組過多或者量測工具不準等。

8、U字型直方圖

如圖2-4所示，這是一種不正常的分布狀態，其可能的產生原因有兩種。第一是對雙峰型分布做全面檢驗並剔除掉不合格品之後的分布狀況；第二是對正常分布狀況的產品做了全面檢驗，剔除掉不合格品並把合格品分為幾個等級，按不同價格分別出售，圖中所示的是合格的低等級產品。例如不合格的標準本身有兩種，分別為國家標準和國際標準，把符合國際標準的產品挑出來出口，剩下來符合國內標準的就呈現這種U字型分布。