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仇志林2017年6月22日QC手法研究–散布图定义：散布图（ScatterDiagram），就是成对的二组数据，在方格纸上以点来表示二者之间的相关情形的图，又称相关图。此种散布图可使我们易于了解及掌握成对的两种数据间的关系，通常多用来验证因果图中的（结果）及要因（原因）的关系。散布图的定义及绘制方法绘制方法：1）以横轴(x轴)表示原因，以纵轴(y轴)表示结果；2）找出x，y的最大值及最小值；3）以x，y的最大值及最小值建立x-y坐标，并决定适当刻度以便于描点；4）将数据依次画在x-y坐标中。散布图的特点依散布图的方向、形状，有以下几种相关情形：1、完全正（负）相关：散布图在一直线上。••••••••xyy••••••••xy--xy-x-正相关负相关散布图–数据相关程度判断（典型图例判断法）2、高度正（负）相关：原因(x)与结果(y)的变化近于等比例。3、中度及低度正（负）相关。4、不相关：原因(x)与结果(y)的变化完全不成比例。5、曲线相关：原因(x)与结果(y)的变化非直线相关。•••••••••••••••yyxxxy--•••••••••••••••••••••••••••不相关曲线相关散布图–数据相关程度判断（典型图例判断法）1、象限判断法应用步骤：1）分别在散布图中画出与Y、X轴平行的中线f、g;2)f、g把散布图分成4个象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ，统计四个象限点数a，b，c，d;3）计算对角象限点数:a+c,b+d;4）判断相关关系（与检定表对比）。2、相关系数判断法应用步骤：1）简化X、Y数据;2）根据公式计算相关数据;3）计算相关系数r;4）查（检验表）临界相关系数；5）判断相关关系。※象限判断法和相关系数判断法计算较复杂，初级阶段很少用到。散布图–数据相关程度判断（其他方法）•散布图只适用于计量数据•在两种因素间寻找相关性才使用•数据至少收集30组以上才能得到可靠的信息。收集数据太少，所得信息不可靠，数据太多，成本会随之提高•数据的获得常常因为作业人员、方法、材料、设备或时间等的不同，从而数据的相关性受到扭曲。所以要对数据进行层别。散布图的使用条件（适用范围）•优点：1）从图形看数据相关关系，比较直观；2）可以将30组以上数据体现在一张图上。•缺点：1）象限判断法及相关系数判断法专业性较强；2）需要的数据较多。散布图的使用优点与缺点某酒厂要判定中间产品酒中的酸度喝酒度2个变量之间有无关系，散布图–经典案例序号酸度x酒度y序号酸度x酒度y10.56.3160.76.020.95.8170.96.131.24.8181.25.341.04.6190.85.950.95.4201.24.760.75.8211.63.871.43.8221.53.480.95.7231.43.891.34.3240.95.01010.5.3250.66.3111.54.4260.76.4120.76.6270.66.8131.34.6280.56.4141.04.8290.56.7151.24.1301.24.8存在什么关系？请画出散布图并确认其相关性！解析：1、确定坐标：横坐标x轴为酸度，纵坐标y轴为酒度2、描点，形成散布图：散布图–经典案例Y0X酒度酸度nⅠnⅡnⅢnⅣ3、图形分析：可以认为酸度和酒度之间存在弱负相关关系判断中国移动信号发射基站站间距与切换成功率之间的关系。散布图–经典案例解析：确定坐标，描点形成散布图；图形分析：从散布图可以看出基站站间据和切换成功率无明显相关关系。散布图–经典案例某钢厂一个小组改善活动想了解钢的淬火温度与硬度之间是否序号淬火温度硬度181047289056385048484045585054689059787050886051981042108205311840521287053138305114830451582046序号淬火温度硬度168204817860551887055198304920820442181044228505323880542488057258405026880542783046288605229860503084049散布图–练习存在相关性，并收集到相对应的数据如下。请画出散布图并确认其相关性！1、散布图是研究成对出现的两组数据代表的两种特性之间相关关系的简单图示技术；2、散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系；3、在判断两组数据之间相关关系时，常用对照典型图例判断法：1）对照典型图例判断法较直观、简单；2）象限判断法、相关系数判断法较复杂，难度较大，初级阶段很少用到。4、散布图只能用于计量数据，且数据不得少于30组；5、在用散布图分析方法时，要严格按照使用步骤进行。散布图–总结Thanks