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文档简介

定义适用场合绘图步骤注意事项案例 检查表 分层法 因果图 排列图 散布图 直方图 控制图 目录 定义 散布图 散布图 是用来研究两个变量之间是否存在相关关系的图表 在分析质量问题时 我们总是希望能够寻找到造成质量问题的主要原因 但影响产品质量的因素往往很多 有时我们只需要分析具体两个因索之间到底存在着什么关系 这时可将这两种因素有关的数据列出来 并用一系列点标在直角坐标系上 制作成图形 以观察两种因素之间的关系 这种图就称为散布图 对它进行分析称为相关分析 散布图 适用场合三 需明确问题潜在的根本原因时 确定看起来相关的两个结果是否有同一个原因引起 评定某一个原因与结果是否有关联时 适用场合 散布图 填项目 时间 测定方法 制作者等 标数据 确定自变量和因变量并收集数据 找出数据中的最大值与最小值 画坐标 算组距 标刻度 散布图绘制步骤 散布图的判断 散布图 b X与Y弱正相关 d X与Y弱负相关 f X与Y非线性相关 c X与Y强负相关 a X与Y强正相关 e X与Y不相关 X与Y强正相关 X与Y弱正相关 散布图 散布图的判断 X与Y强负相关 X与Y弱负相关 散布图 散布图的判断 X与Y不相关 X与Y非线性相关 散布图 散布图的判断 相关系数r是用来描述两个变量线性相关程度的一种度量 可以证明 1 r 1 r 1时 n个点全部在一条线上 两个变量完全线性相关 r 0时 两个变量不线性相关 散布图上n个点可能毫无规律 也可能呈现曲线形 r 0时 两个变量正相关 当x增加时 y也有增大的趋势 r值越大说明二者关系越密切 r 0时 两个变量负相关 当x增加时 y值有减小的趋势 r的绝对值越大说明二者关系越密切 当样本量超过9时 r达到0 7 可以认定两个变量线性相关 样本量超过25时 r达到0 4 可以认定两个变量线性相关 具体可以查阅相关系数检验表 式中 散布图 散布图的判断 散布图 注意事项 相关与因果关系 通常在三十组以上 任何时候都不能从 X和Y高度相关 得出 二者有因果关系 的结论 如 正相关 不能百分百地保证X增加一定会引起Y增加 但表明它们以某种方式互相关联 而非随机地同时发生 案例 作塑料桶时吹气压力 kg cm2 与不良品率 数据表 散布图 绘出散布图 r 0 58 0 4两个变量具有线性相关 案例 散布图 比较相关系数的大小 练习
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