A T² egy irányítási kérdésre ad választ: Összességében véve ez az alkatrész megfelel-e az előírásoknak?Előfordulhat, hogy egy alkatrész minden egyes méret tekintetében a tűréshatáron belül van, mégis a méretek kombinációja miatt nem szabványosnak minősül — pontosan ezt hagyja figyelmen kívül a méretenkénti ellenőrzés.
A T² minden egyes egyén és a felhő középpontja közötti távolságot méri, figyelembe véve a jellemzők közötti korrelációkat (Mahalanobis-távolság). A grafikon egy ellenőrző táblához hasonlít: egy érték, egy határérték.
1. zóna : a beállítások.
⇒ Tanulás / -ból : azok a sorok, amelyek a referenciaérték meghatározásához szolgálnak (átlag és kovarianciamátrix). A többi sorokat ehhez a referenciaértékhez viszonyítják; ;
⇒ T2 típus : a határérték kiszámításának módszere — Sullivan, Klasszikus vagy Chi2; ;
⇒ alfa-kockázat : a téves riasztás kockázata; ;
⇒ Rögzített határ : korlátot szab, ahelyett, hogy újraszámolná; ;
⇒ A kiugró értékek kiszűrése és A T²-n kívüli értékek eltávolítása : megtisztítják a tanulási mintát, hogy a referencia ne atipikus pontok alapján kerüljön meghatározásra; ;
⇒ Csoportok keresése : azonosítja az egymáshoz közel elhelyezkedő, a határon kívüli pontokat, és csoportonként színezi őket. Az azonos módon elhelyezkedő pontok közös okra utalnak; ;
⇒ Logaritmikus skála : akkor olvasható, ha egy pont kiemelkedik a többi közül.
2. zóna : a hozzá tartozó felhő.
⇒ A következőkkel 2 változó, megjeleníti az egyéneket és a’bizalmi ellipszis : a többváltozós konformitási határ. Ez a legszemléletesebb ábrázolás; ;
⇒ A következőkkel 3 változó, a háromdimenziós felhő; ;
⇒ 3 változónál több, az egyéneket az ACP-faktorterére vetítik, ami az egyetlen lehetséges ábrázolásmód.
💡 Érdekes eset az, amikor egy T²-érték jelenik meg anélkül, hogy bármely jellemző is túllépné a tűréshatárt: a kombináció megváltozott. Váltsunk át az ACP-re, hogy megnézzük, melyik kapcsolat változott.