例如，在一个高速生产的过程中，每小时采集4个样本相继采样（连续采样4个，这时所包含的只有随机误差），与每刻钟采集1个样本、构成每小时采集4个样本（这时不但包含随机误差，还包含系统误差或特殊原因造成的误差），会带来非常不同的变异。与第二个示例相比，第一个示例的标准误差微不足道。一个累积和图会设置将连续部分的差异（每小时采集4个样本相继采样）作为判定基础，而不是其每十五分钟的差异。潜在变异的合适度量依赖于需要检测信号的何种变化（这里需要知道检测信号的组内差（随机误差）的值，以此来估计随机误差，然后用组间差与之比较，如果显著大于随机误差估计，就表示有特殊原因造成的差异存在，过程失控）。

如果采用子组的某个函数值（比如均值、中位数或极差）来绘制控制图，通过组内差估计出的变异（可以不追究或无法更细致追究的变异原因）称为随机误差，有时也称为“组内差”，如不圆度误差。注意不要把这部分理解为或实施为重复测量的误差（这指的是测量系统误差），我们需要的是真正反映过程中的随机误差项。如果子组的样本抽样中不能充分包含随机误差（给予被抽取的连续样品特别的关注和影响，导致随机误差大幅降低），即不能充分估计随机误差，就会造成随机误差过小，导致控制限过窄，这样会造成点子频繁超出控制限而报警，虚发警报频发，犯第一类错误的概率α（拒真概率）增大。

如果子组的样本抽样中包含了除随机误差外还有其他系统误差（由于抽样间隔过宽而包含了过程的系统误差（特殊原因造成的波动）），即高估了随机误差，就会造成随机误差过大，导致控制限过宽，这样会造成异常点被高度的随机误差覆盖而无法预报，漏发警报频发，犯第二类错误的概率β（纳伪概率）增大。（数据科学管理专家李颖）