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散布图

散布图
散布图又称相关图,是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性,进而控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。

产品质量是以一系列的特性表现出来的,而这些特性又与各种因素相关联,通过散布图将两种有关的数据列出,用点子打在坐标图上,然后观察两种因素之间的关系。

绘制散布图的方法如下:
(1)收集数据。

收集不少于30组(量小不易发现趋势)的数据,并按一一对应关系列成数据表。

(2)画出坐标图X轴、Y轴,并标出刻度。

X轴、Y轴的极限长度最好取基本相等的长度,以便分析相关性。

若两组数据是特性和原因关系(如价格与成本),X轴表示原因数据(成本),Y轴表示特性数据(价格);若两组数据是特性关系(如身体健康状况与遗传基因),则常用X轴表示易测定的特性(身体健康状况),Y轴表示难测定的特性(遗传基因)。

(3)描点。

将一一对应的数据描绘到图上,若有两组或多组数据完全相同,则可用圈(○)表示。

(4)判断。

研究点子的分布状况,确定其相互关系的类型及密切程度。

根据测量的两组数据绘成散布图后,即可从图上点子分布状况来分析两组数据间的关系及密切程度。

数据关系通常有六种基本形状:
(1)强正相关。

即X增大,Y也显著增大。

对此,一般控制了X,Y也能得到相应的控制。

(2)弱正相关。

即X增大,Y也增大,但增大不明显。

对此,除考虑X因素外,还要分析是否有其他因素的影响。

可进行分层处理,寻找工序以外的其他影响因素。

(3)强负相关。

即X增大,Y显著减小。

对此,一般控制了X,Y也能得到相应的控制。

(4)弱负相关。

即X增大,Y减小,但不明显。

对此的处理与弱正相关相同。

(5)不相关。

即X与Y两个因素不存在相关关系。

(6)非线性相关。

即X增大,Y也增大(或减小),但当X增大到一定程度时,
X再增大,Y反而减小(或增大)。

对此,在某一数值前,按正(负)相关处理;超过该数值后,按负(正)相关处理。

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