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Categorías generales de las causas potenciales de los diagramas de causa y efecto:

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- Maquinaria

- Métodos

- Personal

- Entorno

- Mediciones

- Distribuciones discretas de probabilidad

Una función de distribución de probabilidad es una fórmula matemática que relaciona los valores de una característica con su probabilidad de ocurrencia en la población. La colección de estas probabilidades se llama distribución de probabilidad.

Las distribuciones discretas de probabilidad son aquellas en las cuales la característica que se mide puede tomar sólo ciertos valores. Por ejemplo, la distribución del número de defectos r en una muestra de cinco artículos es una distribución de probabilidad discreta porque r sólo puede tomar uno de los valores 0, 1, 2, 3, 4 o 5.

- Distribución binomial

Un experimento binomial tiene las siguientes características:

- El experimento consiste de n ensayos idénticos.

- Cada ensayo tiene dos resultados posibles: éxito o fracaso.

- La probabilidad de éxito de cualquier ensayo es p y permanece constante de ensayo en ensayo. Esto implica que la probabilidad de fracaso, q, de un ensayo es 1 - p y permanece constante en todos los ensayos.

- Los ensayos son independientes, es decir el resultado de un ensayo no influye en el resultado de los ensayos posteriores.

- Distribución Poisson

En esta distribución la variable aleatoria discreta, describe el número de ocurrencias de un evento en un intervalo específico de tiempo o espacio. Por ejemplo, se podría desear describir (1) el número de clientes que llegan a una caja en un supermercado durante un período de una hora, (2) el número de incendios de gran magnitud ocurridos en una ciudad durante los últimos tres meses, (3) el número de motas de polvo en una yarda cuadrada de envoltura plástica.

Esta distribución asume que:

- La probabilidad de ocurrencia de los eventos es la misma para cualesquiera dos intervalos de igual longitud.

- El número de eventos que ocurren en una unidad de tiempo o área es independiente del número de los que ocurren en otras unidades.

- Distribución hipergeométrica

Una de las características más importantes de la distribución binomial es que la probabilidad de éxito es constante en todas las pruebas, ya que las extracciones que se realizan son con reemplazo y todos los ensayos son independientes, para la distribución hipergeométrica, las extracciones se hacen sin reemplazo; esto hace que la probabilidad de éxito sea diferente en cada ensayo.

Las características que definen una variable aleatoria hipergeométrica son:

- El experimento consiste en extraer al azar y sin sustitución n elementos de un conjunto de N elementos, r de los cuales son éxitos y (N - r) de los cuales son fracasos.

- El tamaño de la muestra n es grande en comparación con el número N de elementos de la población, es decir, n/N > 0.05.