将平均值与个别测量的标准进行比较是无知的。广泛使用“医院平均温度”的例子。
材料准备者：AQT 中心科学主任 谢尔盖·格里戈里耶夫 。
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来自圣彼得堡沃多卡纳尔的关于水质和废水处理的数据对于提取知识和改进流程来说是完全无用的，甚至是有害的。 公开的数据表表明了个人测量结果的“标准”，与月平均值相比是“成功的”。
分析数据来源： www.vodokanal.spb.ru
不幸的是，使用任何方法分析圣彼得堡沃多卡纳尔的公开数据都是毫无意义的。平均每月数据隐藏了有关流程的所有信息。如果沃多卡纳尔管理层分析这些数据，那么在得出任何结论时就会产生误导。从这些数据中获取知识是不可能的。
数据代表月平均值，即该月内获得的所有测量值的算术平均值（此类测量值的数量和范围未知）。平均值本身四舍五入为隐藏每月平均值本身变化的符号。而且，公开的数据表标明了个人测量的“标准”，与月均值“成功”进行了比较，没有任何实际意义。在这种情况下，个人测量值的月平均值与医院的平均气温 36.6 °C 相似，那里每个人都濒临死亡。
图1 医院平均气温为36.6℃，一半患者体温下降，平均体温为31.2℃，另一半则因高烧而死亡，平均体温为42℃。红色虚线对应“轻症”患者的体温范围：35 至 38 °C。
如果我们医院的平均体温值：（31.2℃+42℃）/2=36.6℃，属于轻症人群的范围，也对应健康人的体温，我们应该担心他们吗？例如，圣彼得堡的沃多卡纳尔并不担心，但它应该担心。
如果您认为这是一起罕见的轶事事件，那您就错了。我们在一家美国IT公司的质量改进软件中遇到了与上述类似的错误。在此软件中，平均子组的 Xbar 控制图显示各个值的技术容差限值。该公司的软件产品存在严重错误，被世界上最著名的制造公司所使用。
我们看到大多数俄罗斯公司的子组平均值控制 Xbar (X) 卡的技术容差限制，这些公司在由未知顾问在这些公司进行培训后尝试使用休哈特控制图。此类培训计划和所使用的休哈特控制图弊大于利，增加了公司的总体总损失，包括那些无法用数字衡量的损失。
为了更加清晰，下面的动画显示了针对相同数据系列绘制的单个值 (XmR) 与子组均值和极差 (XbarR) 图表（子组大小 n=4 和 n=9）的休哈特控制图。
图 2. 针对相同数据系列绘制的单个值 (XmR) 与子组均值和极差 (XbarR) 图表（子组大小 n=4 和 n=9）的休哈特控制图。使用以下方法准备图表 Y轴控制图缩放功能 我们的跨平台软件“Shewhart 控制图 PRO-Analyst +AI（适用于 Windows、Mac、Linux）”
“知识是无可替代的。但使用知识的前景令人恐惧。”