QC品質管理七大手法之散布圖
日期:2017-05-31 / 人氣: / 來源:www.600668.net / 熱門標簽: 散布圖
QC品質管理七大手法之散布圖即是將因果關系所對應變化的數(shù)據(jù)分別描繪在X-Y軸坐標系上,以掌握兩個變量之間是否相關及相關的程度如何,這種圖形叫做“散布圖”,也稱為“相關圖”。
散布圖的分類:
① 正相關:當變量X增大時,另一個變量Y也增大;
② 負相關:當變量X增大時,另一個變量Y卻減小;
③ 不相關:變量X(或Y)變化時,另一個變量并不改變;
④ 曲線相關:變量X開始增大時,Y也隨著增大,但達到某一值后,則當X值增大時,Y反而減小。;
散布圖的實施步驟:
① 確定要調(diào)查的兩個變量,收集相關的最新數(shù)據(jù),至少30組以上;
② 找出兩個變量的最大值與最小值,將兩個變量描入X軸與Y軸;
③ 將相應的兩個變量,以點的形式標上坐標系;
④ 計入圖名、制作者、制作時間等項目;
⑤ 判讀散布圖的相關性與相關程度。
散布圖的應用要點及注意事項:
① 兩組變量的對應數(shù)至少在30組以上,最好50組至100組,數(shù)據(jù)太少時,容易造成誤判;
② 通常橫坐標用來表示原因或自變量,縱坐標表示效果或因變量;
③ 由于數(shù)據(jù)的獲得常常因為5M1E的變化,導致數(shù)據(jù)的相關性受到影響,在這種情況下需要對數(shù)據(jù)獲得的條件進行層別,否則散布圖不能真實地反映兩個變量之間的關系;
④ 當有異常點出現(xiàn)時,應立即查找原因,而不能把異常點刪除;
⑤ 當散布圖的相關性與技術經(jīng)驗不符時,應進一步檢討是否有什么原因造成假象。

① 正相關:當變量X增大時,另一個變量Y也增大;
② 負相關:當變量X增大時,另一個變量Y卻減小;
③ 不相關:變量X(或Y)變化時,另一個變量并不改變;
④ 曲線相關:變量X開始增大時,Y也隨著增大,但達到某一值后,則當X值增大時,Y反而減小。;
散布圖的實施步驟:
① 確定要調(diào)查的兩個變量,收集相關的最新數(shù)據(jù),至少30組以上;
② 找出兩個變量的最大值與最小值,將兩個變量描入X軸與Y軸;
③ 將相應的兩個變量,以點的形式標上坐標系;
④ 計入圖名、制作者、制作時間等項目;
⑤ 判讀散布圖的相關性與相關程度。
散布圖的應用要點及注意事項:
① 兩組變量的對應數(shù)至少在30組以上,最好50組至100組,數(shù)據(jù)太少時,容易造成誤判;
② 通常橫坐標用來表示原因或自變量,縱坐標表示效果或因變量;
③ 由于數(shù)據(jù)的獲得常常因為5M1E的變化,導致數(shù)據(jù)的相關性受到影響,在這種情況下需要對數(shù)據(jù)獲得的條件進行層別,否則散布圖不能真實地反映兩個變量之間的關系;
④ 當有異常點出現(xiàn)時,應立即查找原因,而不能把異常點刪除;
⑤ 當散布圖的相關性與技術經(jīng)驗不符時,應進一步檢討是否有什么原因造成假象。
作者:博革咨詢