當μ＝T1時，ＣＰ＝０，表示過程中心偏移至公差下限，過程能力嚴重不足，不合格品率可能高達５０％。
　　當μ<T1時，令ＣＰ＝０表示過程能力更加不足。
發生上述兩種情況也必須停產整改，糾正過程中心嚴重偏移的情況，以滿足生產要求。

　　三、正態分布與t-分布
　　多因素影響的隨機變量在統計學上一般服從正態分布規律，它的真值μ（即數學期望值）和正態分布的特征值　是客觀存在的。但是，實踐中求得它們卻不容易，必須進行無限次的測量才能獲得。顯然，這是不實際的。所謂隨機變量的t-分布，則不受測量次數的限制，不僅當測量次數n趨于無限次時適用，而且測量次數n為有限次時也適用。因此，t-分布是一種更加科學，更加嚴密，更加實用分布形式，在生產和科學實驗以及進行精密測量的領域內，t-分布的應用范圍也越來越廣泛。當然，t-分布是一種與正態分布既有聯系又有區別的分布形式。
　　上述估計值?、e可以作為t-分布的參數值。
　　２.t-分布時，置信概率與測量次數的關系。
　　對于正態分布，當置信系數ＫＰt＝3時，對應置信區間（－3δ　、＋3δ　）的置信概率p均為99.73%。
　　對于t-分布，當置信系數ＫＰt＝3時，對應的置信區間（－3e　、＋3e　）的置信概率p則隨測量次數n的不同而不同，如表一所示：　　
　　從表一可以看出，只有當測量次數n →∞ 時，對應ＫＰt＝３時的置信概率p才為99.73%也就是說，只有這時t-分布才趨于正態分布。這說明，當t-分布時，對應置信系數ＫＰt＝３（即±３　為極限誤差），其置信概率并不永遠是99.73%，而是隨測量次數的減少而降低。
　　３.t-分布時，置信系數與測量次數的關系。
　　對于t-分布，如果事先確定了置信概率（如p=99%），那么，隨測量次數n的減少，置信系數將會放大，置信區間將放寬，如表二所示：

　　表二　置信系數ＫＰt與測量次數n的關系（p=99%時）　
　　從上面的分析可知，評定有限次測量的概率分布時，采用t-分布比采用正態分布更合理、更嚴密、更符合客觀實際。
　　總之，我們可以利用t-分布的概率數值表，如果已知測量次數n、置信系數ＫＰt和置信概率p有一個量中的任何兩個量，都可以確定另一個量的值。
　　４.t-分布時的過程能力指數。
　　前面介紹了正態分布下的過程能力指數ＣＰ的計算公式，其中的標準差δ、置信系數ＫＰ＝３、置信概率p=99.73%，是對應無限次測量時的理論值。當然，如果要求的測量精度不高，可以用有限次測量的估計值e做近似估計。對于有限次測量，又要求精確的結果時，可按t-分布考慮，其中的標準差用估計值e，置信概率p、置信系數ＫＰt和測量次數n的關系見表一和表二。這樣，就把正態分布的過程能力指數ＣＰ換算成t-分布下的過程能力指數ＣＰt。