第九章 散布图(Scatter Diagram)
一、前言
散布图有以下的作用：
⒈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。

⒉能检查离岛现象是否存在。

图2-2。

⒊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。

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x —y 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： ⒈收集成对的数据(x 1,y 1)，(x 2,y 2)，…整理成数据表。

第九章 散布图 145
146 品管七大手法
Y X Y X
⒉找出x,y ⒊以x,y 的最大值及最小值建立x —y 坐标，并决定适当刻度便于绘
点。

⒋将数据依次点于x
—y 坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数
据重复时以表示。

⒌必要时，可将相关资料注记在散布图上。

⒍散布图的注意事项：
⑴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。

⑵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。

b. 全体时高度关联，分层后低度关联。

⑶散布图是否与原有技术、经验相符：
第九章 散布图 147 Y X Y X Y X Y X
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：
⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。

⒉高度正(
负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。

3.中度正(负)关联：原因(X)与结果
(Y)的变化近于等比例。

4.低度正(
负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。

148
X X X X X X
5.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。

五、示 例 ⒈空气污染程度，与肺疾病的病例数目间的关系。

⒉天气温度(0C)与空调销售量间的关系。

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X
肺疾病病例
空气污染程度 销售量冷气机
温度(0C)
镀膜厚(thickness)度，希望找出二者间的相互关系。

⒈收集数据。

⒉找出x ，y 的最大值及最小值。

Xmax=100 Ymax=5.4
Xmin=50 Ymin=3.2
⒊划出X-Y 轴的坐标并取适当刻度。

⒋将数据点绘x-y 坐标中。

150 品管七大手法
X=强度(KV) Y=膜厚(μm) X
X
X=强度(KV) Y=膜厚(μm)。