1. XmR图基础

在进行度量的过程中，会出现这样的情形：在一段时间内投入人力和资源进行度量，在其他时间又中断度量，度量数据在时间维上表现出间断和不连续的特点。导致这种情形出现通常是由于人力和物资资源有限，或者是由于在软件开发过程中很多子过程是并行运作的。这种情况在中小型软件企业的项目过程中体现得尤为突出。

这类数据的特点使其不具有数据分组的特性，因此X图不适合这类数据。同时在用单个数据表示过程特性的情形下也不需数据分组。这就需要新的控制图类型，它不仅能表示个体数据的分布特性而且能表示个体数据的变化趋势，“个体控制图”和“移动范围控制图（mR）图”能够达到要求。在“个体控制图”中，中心线表示所有样本值的均值。“移动范围控制图”的计算基础是两个连续采样点的值差，该图的基本假设是软件过程的连续性使相邻两个采样点最可能近似。

2. XmR图算法

3. XmR图应用的前提

应用XmR图有两个主要的原因，一是数据分组在有些情况不易实现，同时分组产生的数据聚集可能减弱异常数据在控制图上的表现；二是对每一个采样数据进行分布处理，可分析出采样个体是否存在一些异常模式，如循环分布、持续单向分布等。如果需要分析过程属性在每一个采样点的分布及数据差异，可采用XmR图。例如在软件产品发布的初级阶段需要了解在每一个工作日中进行产品维护的人员所投入的工作时间，通过应用XmR图对每个人员每天的工作时间的统计分析可得到评价该产品维护过程的支持信息。

4. XmR图判断过程稳定性准则

I.     如果X图中出现分布在上下界限以外的数据，那么过程是不稳定的。

II.  如果X图中三个连续分布点中有两个点分布在中心线同一侧并且偏离中心线2s的距离，那么过程是不稳定的。

III.   如果X图中五个连续分布点中有四个点分布在中心线同一侧并且偏离中心线s的距离，那么过程是不稳定的。

IV.   如果X图中自少有八个连续分布点中在中心线同一侧，那么过程是不稳定的。 

V.  “个体控制图”出现数据异常分布模式。如分布曲线的循环出现，数据分布单向发展，数据分布层次快速变化（上升或下降）等。对“数据单向发展”模式的出现，不能简单地判定过程是稳定或不稳定的，要分析其发展趋势是否与软件开发或维护过程的需求一致。

5. XmR图在MiniTab中的应用

MiniTab 16，“统计”－－“控制图”－－“单值变量的控制图”－－“I-MR”