Minitab 可计算每个样本的均值和标准差，如果您的数据为正态分布，则这些均值和标准差可作为总体参数的点评估。

公差区间是产品的特定质量特征值的范围，该区间可能涵盖指定比率的未来产品产量。由于无法观测整个总体，因此区间以样本数据为基础，且在指定的置信水平下给出。如果公差区间具有 95% 的置信水平，则您有 95% 的信心相信指定的比率或更多部分在该区间范围之内。因此，如果构建了 100 个这样的公差区间，则应该有 95 个区间至少包含指定的总体比率。

如果可以肯定认为样本来自正态分布的总体，则请使用正态方法区间。否则，如果您的样本数据连续但不来自正态分布的总体，则请使用非参数方法区间。有关详细信息，请参见正态方法与非参数方法的公差区间。

Minitab 使用精确方法计算正态公差区间。

对于非参数方法，Minitab 将计算所达到的置信水平。这是从样本中获取的精确置信水平。它通常不会小于您所需要的置信水平，除非您的样本数量太小。

统计量
 
变量    N    均值  标准差
厚度  100  11.046   0.286
 
 
95% 公差区间
 
                                          取得的
变量      正态方法         非参数方法     置信度
厚度  (10.409, 11.684)  (10.390, 11.770)   96.3%
 
获取的置信水平仅适用于非参数方法
                                              

对于垫圈数据，统计量表显示了样本数量以及整个垫圈总体的垫圈厚度均值的点估计 (11.046 mm) 和标准差的点估计 (0.286)。不过，在这种情况下，制造商对涵盖大多数垫圈厚度的厚度范围更为感兴趣。公差区间即包含了该信息。

使用正态方法和非参数方法产生的公差区间稍有不同。由于数据呈正态分布，因此制造商有 95% 的信心认为所生产的全部垫圈中至少有 95% 的厚度是在正态方法区间 [10.409 11.684] 之内。

分析人员将此公差区间与主要客户的垫圈规格 [10 12] 相比较。由于此公差区间在客户的要求范围之内，因此分析人员推断此厚度变化未超出范围。