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品质管理七大手法
散布图 篇一
散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一缘由，特性一特性，缘由









品质管理七大手法
散布图 篇一
散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一缘由，特性一特性，缘由一缘由的关系。通过对其视察分析，来推断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种状况下用相关图来分析就是很便利的。假定有一对变量x和y，x表示某一种影响因素，y表示某一质量特征值，通过试验或收集到的x和y的数据，可以在坐标图上用点表示出来，依据点的分布特点，就可以推断x和y的相关状况。
在我们的生活及工作中，很多现象和缘由，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来推断它们之间的相关关系。
散布图的分类
1、强正相关（如容量和附料重量）
2、强负相关（油的粘度与温度）
3、弱正相关（身高和体重）










4、弱负相关（温度与步伐）
5、不相关（气压与气温）
6、曲线相关
散布图的构成
散布图是由始终角坐标，其横轴表示X变量的测定值，纵轴表示Y变量的测定值，将各组X测定值与Y测定值之交点全部绘出，即成为散布图。散布图的特色
（1）从散布图可简洁简单推断X与Y两个变量间：
1、是否有相关关系。
2、相关关系的强弱。
3、是正相关或者负相关。
4、是直线相关或是曲线相关。
（2）从散布图上可简洁简单推断数据是否有异样趋势或是有没有必要作层别分析。
散布图的用途
（1）验证两个变量间的相关关系。
（2）驾驭要因对特性的影响程度。
散布图的作法
1、收集X与Y两个变量足够之对应数据。
2、计算X变量测定值的平均值，计算Y变量测定值的平均值。
3、在直角横坐标X轴上划出X值的刻度，纵坐标Y轴上划出Y值的刻度（刻度在轴的内侧，数字标示在轴的外侧），并且以最小值当起点，刻度间表示均为同等值。