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1、品质管理（QC）七大手法之四散布图请深思小故事：天堂与地狱的区别第一章数据与查检表查检集数据第二章柏拉图柏拉抓重点第三章特性要因图鱼骨追原因第四章散布图散布看相关第五章图表与管制图管制找异常第六章直方图直方显分布第七章层别法层别作解析讲解的内容第四章散布图何谓散布图?就是将互相有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系.这里讲的数据是成对的,一般来说成对数据有三种不同的对应关系.1.原因与结果数据关系.2.结果与结果数据关系.3.原因与原因数据关系.散布图的分析一般来说有六种形态.1.在
2、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:散布图的分析XY02.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是说X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,有必要进行其他要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关(非显著性正相关)。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,这种形态叫作似乎有负相关(非显著性负相关),如下图所示:Y0X5.如果散布点的
3、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,或X增大时,Y并不改变,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,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:Y0X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，整理写到数据表上；2、找出数据之中的最大值和最小值；3、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），且两轴的长度大体相等。4、描点，形成散布图：当两组数据相等时，
4、即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示，或在离第一个点最近出画上第二个点表示；5、记入必要事项6、图形分析：根据点子云的形状，确定相关关系的性质和程度。对散布图的分析判断方法有：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。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
5、Y(g)负相关(强)(h)负相关(中)(i)负相关(弱)YYXXX②简单象限法：在图上画一条与y轴平行的P线，使P线左、右两侧
6、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散布图判读注意事项1.注意有无异常点;异常点应查明原因后再删除,异常点多,可能为测定误差或混入不良品等特别原因所引起. 2.是否有层别必要;全体看不出有何相关,层别后可看出相关关系存在,反之亦然. 3
7、.是否为假相关;依据技术经验认为没有相关,但经散布图分析却有相关趋势,宜进一步检讨有否任何原因造成假相关?散布图判读注意事项4.勿依据技术.经验作直觉判断; 5.数据太少,容易发生误判; 6.调查有无异常原因.如X与Y可能有正相关关系,但中间之空隙部份必存在特殊原因,需加以调查,方能找出结论.7.数据的性质要相同，否则会导致不真实的判断结果实例解析：某酒厂要判定中间产品酒中的酸度喝酒度2个变量之间有无关系，存在什么关系？（搜集到的数据如下表）序号酸度x酒度y序号酸度x酒度y10.56.3160.76.020.95.8170.96.131.24.818
