通常，计算能力指数的时候，仅仅是根据抽样的数据计算能力指数的点估计值（Cp/Cpk/Pp/Ppk）。得到的能力指数结果只是一个点，比如下面案例，对于某个直径Φ25±0.055，采用Minitab得到的能力指数报告。
可以发现，Minitab给出的结果是：
Cp=2.02，Cpk=1.79，Pp=2.04，Ppk=1.81
是一个“数据点“。
但是，如果进一步追问的话，就会发生一个问题：
如果“过程状态保持不变“，按照抽样计划再抽取250件产品，能力指数还会是这样的吗？Cpk还会是1.79吗？Ppk还会是1.81吗？……
很显然，我们可以猜得到，再次抽样得到的能力指数不可能和原来完全一模一样，总会有一些波动（差异）。所以，给出能力指数的波动范围区间的估计值，对于全面了解过程的绩效是很有意义的。
注意：在数据为正态分布的条件下，可以得到能力指数的置信区间，如果数据是非正态分布，Minitab无法计算置信区间。
下面，我们介绍一下，如何采用Minitab获得能力指数的置信区间。
输入相关的信息。然后，点击“选项“
勾选”包括置信区间“。
确定之后，Minitab就会给出包含波动范围（置信区间）的能力指数报告。
我们以Ppk的信息为例。点估计值是Ppk=1.81。这个点估计值是针对抽样的数据进行估计的。但是，如果“过程状态保持不变“，那么再抽250件样本，我们有95%的信心确认，虽然Ppk不会正好是1.81，但是会在一个范围内波动，这个范围就是95%的置信区间（1.64，1.97）。这意味着下一次抽样得到的Ppk，有可能会低至1.64，也有可能高至1.97。
能力指数的置信区间和样本量关系密切，大体上，两者是“近似于反比“的关系。
如果我们把上面的案例数据多次Double，也就是把250个数据再复制粘贴三次，变成1000个数据，得到的能力指数报告如下：
同样，以Ppk的信息为例。由于只是简单的数据Double，点估计值是没有变化，仍然是Ppk=1.81。但是，95%的置信区间发生了变化。变成了（1.73，1.89）。这意味着，如果“过程状态保持不变“，那么再抽1000件样本，我们有95%的信心确认，虽然Ppk不会正好是1.81，有可能会低至1.73，也有可能高至1.89。这个置信区间比250件抽样情况下的置信区间窄了一些。
这个案例充分说明了样本量的重要性。样本量太少就会增大置信区间的宽度，导致估计结果精确性不足。这个时候就有必要提高指标要求来减少精确性不足的风险。
很多时候我们会遇到样本量不足的问题。比如，由于前道序报废太多，导致用于设备能力Cmk调查的产品数量只有30件了（不够50件），能不能就用30件进行Cmk计算呢？
结论是：30件的产品数量较少，那么置信区间就会宽一些，为了保证能力指数的估计有足够安全性，我们有必要调高能力指数的验证标准。Bosch在这个方面做得就很完善，如果是50件产品验证设备能力指数Cmk，标准是达到1.67为合格。如果只有30件产品验证设备能力指数Cmk，那么标准是达到2.00才算合格。
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