QC七大手法基础教程-散布图.doc

品管七大手法培训教材 散布图1、概念柏拉图又叫做相关图，为研究两个变量间的相关性，而搜集成对的两种数据（如：温度与湿度，或海拔高度与温度等），在方格纸上/坐标系上以点来表示出两个特性值之间相关情形的图形。散布图中横轴与纵轴的组合关系可能为：、要因与特性；、要因与要因；、特性与特性。下图表示了某产品淬火温度与硬度的相关关系的散布图：。异常点图1 产品淬火温度与硬度相关性的散布图示意2、散布图的制作步骤步骤1：明确目的，决定调查对象；步骤2：收集50100组成对的数据（最少30组数据）；步骤3：分别找出两种数据中的最大值与最小值；步骤4：绘制纵轴、横轴，并画出刻度（刻度大小应考虑最大值与最小值），通常横轴表示要因，纵轴表示特性；步骤5：将成对数据于图上打点，二点重复划，三点重复划；步骤6：分析两组数据的相关性（参照第3条“散布图的看法”）；步骤7：记入必要事项（如：标题、数据之测量日期、绘制日期、绘制者、样本数、产品名、制程名等）。3、散布图的看法、强正相关：X增大，Y也随之增大（见图2）；、强负相关：X增大时，Y反而变小（见图3）；、弱正相关：X增大时，Y也增大的幅度不显著（见图4）；、弱负相关：X增大时，Y反而变小，但幅度不显著（见图5）；、曲线相关：X开始增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y却减小（见图6）；、无相关：X和Y之间毫无任何关系（见图7）。图2 强正相关 图3 强负相关 图4 弱正相关图5 弱负相关 图6 曲线相关 图7 无相关注：1、强相关的点公布较为集中，弱相关的点分布较为分散； 2、出现异常点时，应将其排除。4、散布图判读注意事项、注意有无异常点；、看是否有层别必要；、是否有假相关；、勿依据技术、经验作直觉的判断路；、数据太少，易发生误判。5、示例：分析酿酒时的酒药酸度与酒精度的相关性、明确目的：分析酿酒时的酒药酸度与酒精度大小的相关性；、收集数据：表1 酒药酸度与酒精度对照表序号酸度（X）酒精度（Y）序号酸度（X）酒精度（Y）序号酸度（X）酒精度（Y）10.56.3111.54.4211.63.820.95.8120.76.6221.53.431.24.8131.36.6231.43.841.04.6141.04.8240.95.050.95.4151.24.1250.66.360.75.8160.76.0260.76.471.43.8170.96.1270.66.880.95.7181.25.3280.56.491.34.3190.85.9290.56.7101.05.3201.24.7301.24.8、找出两种数据中的最大值与最小值：Xmax=1.6，Xmin=0.5；Ymax=6.8，Ymin=3.4。、绘制纵轴、横轴，并画出刻度（刻度大小应考虑最大值与最小值），横轴表示酸度，纵轴表示酒精度；、将成对数据于图上打点（如图8）；图8 酒药酸度与酒精度相关性分析、分析相关性从图上点子分布来看：当X值变大时，Y值反而变小，因此X与Y呈负相关；因变