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1、QC7大工具之一散布图QC七大手法又称新旧QC七大工具，都是由日本总结出来质量管理工具，旧七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要强调在问题前进行预防。之所以称为“七种工具”是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有7种武器。我们常提QC七大手法通常指旧QC七大手法。何谓QC七种工具（1）何谓QC七种工具（2）QC7种工具，在日常业务中处理数据的时候，能够简单理解、制作简单、简单活用可以大幅度提高管理、改善的效果QC7种工具分别是柏拉图鱼骨图（特性要因图）直方图散布图分层法检查表控制图一、散布图的定义：是
2、一种研究成对出现的、两组数据之间相互关系的图表，是用于观察这2个特性值是否相互影响还是毫无关联。在散布图种，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态，便可推断成对数据之间的相关程度。当x值增加，y值也相应增加，就称x与y之间是正相关；当x值增加，y值也相应减少，就称x与y之间是负相关；二、常见散布图类型：YX(a)正相关（强）X(b)正相关（中）X(c)正相关（弱）YYYX(d)无相关YX(e)无相关YX(f)无相关
3、Y(g)负相关(强)(h)负相关(中)(i)负相关(弱)YY
4、XXX三、散布图的用途：散布图可以用来发现两组相关数据之间的关系，并确认两组相关数据之间预期的关系；分析两组数据之间的关系主要是确认其相关性质，即正相关和负相关；相关程度，即强相关和弱相关。电子云的形态可以反映出相关的性质和程度；两个随机变量的关系可能有函数关系，相关关系和没有关系3种状态。其中函数关系可以看作为不相关；对散布图可以进行定性分析，也可以进行定量分析；四、散布图分析：散布图的分析一来般来说有六种形态.1、在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:XY02、散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这种形态叫做
5、似有正相关称为弱正相关XY03、当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:Y0X4、当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形态叫作非显着性负相关,如下图所示Y0X5、如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将资料层别化之后再分析,如下图所示:Y0X6、假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:Y0X7：散布图形态的
6、总结五、散布图做法：1、收集成对数据（x，y）：收集成对数据一般在30组以上；2、确定坐标并标明刻度：横坐标x轴为自变量（原因或因素），纵坐标y轴为因变量（结果或特性），横轴：纵轴=1:1（正方形状），图形水准线可以不为0（这样容易判断）3、描点，形成散布图：当两组数据相等时，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆（○◎●）表示4：计入必要事项：如标题，X轴/Y轴表示的内容，作成者，作成时间等5、图形分析：对散布图的类型分析判断方法有：①对照典型图形分析法：将绘制的散布图与6种典型图相对比，从而确定其相关关系和程度。②简单象限法：在图上画一条与y轴平
7、行的P线，使P线左、右两侧的点数相等或大致相等；在图上再画一条与x轴平行的Q线，使Q线上、下两侧的点数相等或大致相等；PQ两线把图形分成四个象限，计算各象限区域内的点数，线上的不计计算对角象限内的点数，即nⅠ+nⅢ，nⅡ+nⅣ当nⅠ+nⅢ﹥nⅡ+nⅣ时，为正相关；当nⅠ+nⅢ﹤nⅡ+nⅣ时，为负相关；当nⅠ+nⅢ＝nⅡ+nⅣ时，为不相关；YPQXnⅠnⅡnⅢnⅣ六、注意事项：图表尽量做成正方形行状（横轴：纵轴=1:1的比例）有没有分层的必要性，有时也会由于其他原因的影响，导致相关关系不是很清晰，分层消除其影响散布
8、图的相关规律的运用范围一般局限于观测值数据的范围内，不能任意扩大相关推断范围；散布图中出现的个别偏离分布趋势的异常点，应当
