品管七大手法之散布图.doc

第九章 散布图 145第九章 散布图(Scatter Diagram)一、前言散布图有以下的作用：能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。 图2-1。能检查离岛现象是否存在。图2-2。原因与结果关联性高时，二者可互为替代变数。对于过程参数或产品特性的掌握，可从原因或结果中选择一较经济性的变数予以监测。并且可通过观察一变数的变化来知道另一变数的变化。YXYX 图2-1 图2-2二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上那些原因会影响产品的质量特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在xy轴坐标的象限上，以观察其中的关联性是否存在。三、散布图的制作方法以横轴（X轴）表示原因，纵轴（Y轴）表示结果，作法如下：收集成对的数据(x1,y1)，(x2,y2)，整理成数据表。146 品管七大手法No.XY1x1y12x2y23x3y34x4y4找出x,y的最大值及最小值。以x,y的最大值及最小值建立xy坐标，并决定适当刻度便于绘点。将数据依次点于xy坐标中，两组数据重复时以表示，三组数据重复时以表示。必要时，可将相关资料注记在散布图上。散布图的注意事项：是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。a. 全体时低度关联，分层后高度关联。YXYXYX第九章 散布图 147YXYXYXb. 全体时高度关联，分层后低度关联。散布图是否与原有技术、经验相符：散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查原因与结果是否受到其他因素干涉。四、散布图的判读依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形：完全正（负）关联：点散布在一直线上。YXYXYXYX 完全正相关 完全负相关高度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。148 品管七大手法YXYX3.中度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。YXYX4.低度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。YX5.无关联：原因(X)与结果(Y)的变化完全不成比例。6.曲线关联：原因(X)与结果(Y)的变化呈曲线变化。YX第九章 散布图 149五、示 例空气污染程度，与肺疾病的病例数目间的关系。肺疾病病例空气污染程度天气温度(0C)与空调销售量间的关系。销售量冷气机温度(0C)六、实例演练真空电镀的作业过程中，电子束的强度(power)影响电镀产品的镀膜厚(thickness)度，希望找出二者间的相互关系。收集数据。No.XYNo.XYX=强度(KV)Y=膜厚(m)1503.26503.42704.77905.131005.48905.04804.99704.55603.810704.3150 品管七大手法找出x，y的最大值及最小值。Xmax=100 Ymax=5.4Xmin=50 Ymin=3.2YX5.04.03.050 60 70 80 90 100YX5.0