利用直方图分析质量数据，质量控制标准常以（）为控制界限。A、μ±σB、μ±2σC、μ±3σD、μ±4σ

本题考查的是直方图的应用。图（2）显示质量特性数据分布偏下限，易出现不合格。

2020/2019教材P201
：（6）图1Z204064-3（e）、（f）的数据分布均已出现超出质量标准的上下界限，这些数据说明生产过程存在质量不合格，需要分析原因，采取措施进行纠偏。

2018版教材P199
一、直方图法的主要用途( 1 )整理统计数据，了解统计数据的分布特征，即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量能力状态。( 2 )观察分析生产过程质量是否处于正常、稳定和受控状态以及质量水平是否保持在公差允许的范围内。

2020/2019教材P199
三、直方图的观察分析 1. 通过分布形状观察分析 (1) 所谓形状观察分析是指将绘制好的直方图形状与正态分布图的形状进行比较分析，一看形状是否相似，二看分布区间的宽窄。 直方图的分布形状及分布区间宽窄是由质量特性统计数据的平均值和标准偏差所决定的。 (2) 正常直方图呈正态分布， 其形状特征是中间高、两边低、 成对称，如图lZ204064-2 (a) 所示。正常直方图反映生产过程质量处于正常、稳定状态。 2. 通过分布位置观察分析 (1) 所谓位置观察分析是指将直方图的分布位置与质量控制标准的上下限范围进行比较分析 (6)数据分布均已出现超出质量标准上下限的上下界限，这些数据说明生产过程存在质量不合格，需要分析原因， 采取措施进行纠偏.

2018版教材P200
( 4 )图1Z204064-3 ( c )质量特性数据的分布宽度边界达到质量标准的上下界限，其质量能力处于临界状态，易出现不合格，必须分析原因，采取措施。

2018版教材P200
( 6 )图1Z204064-3 (e)、( f ) 的数据分布均已出现超出质量标准的上下界限，这些数据说明生产过程存在质量不合格，需要分析原因，采取措施进行纠偏。

排列图是用来确定“关键的少数”的方法，找出主要的质量问题。B项，因果图主要用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施，促进问题的解决；C项，在质量改进中，控制图常用来发现过程的异常波动，起“报警”作用；D项，直方图法通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究，可以掌握过程的波动情况。