QC七大手法之散布图
QC七大手法及其他常用图表介绍
出口星状轮 导入异常
停机电眼感应
停方式机不佳电眼感 电眼应无法方侦测式不佳
夹瓶器夹夹头材瓶器夹头材
质选用不当 质选用不当
夹瓶器夹头软防
蚀性不佳
定位方式无 标准
星状轮定位 位置不佳
制瓶班不良 品流入
瓶子成型 不良
管制 不当
固定力不足
未锁紧
设计不良
护栏固定夹 松脱
星状轮卡死 无运转
设计不佳
黄油嘴位置 不当
步骤三：决定中小要因。
制造
人员 金额
生产条件不好
没有生产 计划配合
订单掌握不 正确
利润低
为 何
没有式样
没有交货意识 运输成本高
延
单方面决定
迟
库存安全 量低
方法不明确 交货期短
没有交货 计划
交 货
存放位置
不足
数量少
物品
交货
步骤四：决定影响问题点的主要原因。
制造
人员 金额
为
生产条件不 好
没有生 产计划
脑力激荡法原则
(一)严禁批评他人构想和意见 (二)意见越多越好 (三)欢迎自由奔放的构想 (四)顺着他人的创意或意见发
展自己的创意(搭便车)
为 什 么 延 迟 交 货
步骤一：决定问题的质量特性。
环 境 作业方法 材 料
特 性
机械
作业人员
步骤二：决定大要因。
环 境 作业方法 材 料
特 性
机 械 作业人员
决定大要因
用四M一E来分类。 Man(作业人员)、Machine(机器)、 Material(材料)、Method(作业方式)等 四类，在再加上Environment(环境)。
QC7大手法及举例说明
QC7大手法及举例说明QC七大手法：层不法，柏拉图，特性要因图，散布图，查核表，直方图，管制图1 层不法层不法是所有手法中最差不多的概念，亦立即多种多样的资料，因应目的的需要分类成不同的[类不]，使之方便以后的分析。
一样工厂所做的层不通常为[空间不]，如作业员：不同班组不机器：不同机器不原料、零件：不同供给厂家作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所….产品：不同产品不不同批不：不同时刻生产的产品将所要进行的项目利用统计表进行区不，这是运用统计方法作为治理的最基础工具。
在学校里某一学生考试成绩5科总分为440分，各（分类成绩如下：语文95分、英文92分、数学90分、历史85分，地理78。
加以分类后，可得之哪一科最高、哪一科最低，易于采取因应措施。
X X公司注塑机系三班轮班，前周三班所生产的产品均为同一产品，结果为班不A B C项目产量（件）10000 10500 9800以班不来加以统计，可得知各班的产量及不良率状况，以便于有依据地采取措施。
层不法的应用，要紧是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就需明白得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门不类的归纳及统计。
科学治理强调的是以治理的技法来补偿以往靠体会靠直觉判定的治理的不足。
而此治理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有方法进行工作解析及采取正确的措施。
如何建立原始的数据及将这些原始数据依所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工具。
再举个例子：国内航空市场近几年随着开放而竞争日趋猛烈，航空公司为了争取市场，除了加大各种措施外，也在服务品质方面下功夫。
我们也能够经常在航机上看到客户中意度的调查。
此调查是通过调查表来进行的。
调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。
地面又分为订票、候机；航机又分为空服态度、餐饮、卫生….等。
透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加大服务品质了。
2 柏拉图在工厂里，要解决的咨询题专门多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的咨询题，只要能找出几个阻碍较大的要因，并加以处置及操纵；就可解决咨询题的80％以上，柏拉图是按照归集的数据，以不良缘故、不良状况发生的现象，有系统地加以项目不（层不）分类，运算出各项目不所产生的数据（如不良率、缺失金额）及所占的比例，再按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
QC(旧)七大手法之六——散布图
QC（旧）七大手法之六——散布图(scatter diagram)第一小节散布图的观察分析一．定义散布图，也称散点图、相关图，散布图法又称为相关图法，QC要掌握的是平面散布图，是指通过分析研究两种因素的数据（成对出现）之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法（图示技术）。
散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技术。
在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。
有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如圆的面积S=πr2，有些变量之间却存在相关关系（即统计关系），即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值，如钢铁材料强度与含碳量之间的关系，车间的照明度与IPQC的测量误差之间的关系，人的身高与体重之间的关系等，这种统计关系只能用统计技术去研究，即将这两种有关的数据列出，用点子打在坐标图上，然后观察这两种因素之间的关系，这种图就是散布图或相关图，对散布图的分析称为相关分析。
散布图中所分析的两种数据之间的关系，一般有三种：可以是特性与原因的关系，即特性——原因（结果——原因）；也可以是某一特性与另一特性的关系，即特性——特性（结果——结果）；还可以是同一特性的两个原因之间的关系，即原因——原因。
散布图分析法，是适用范围较广的一种数理统计方法。
只要生产或试验中，存在着一些变量共处于一个共同体中，并且它们的关系又是不能用函数表示的非确定性关系，就可以运用散布图法来分析其是否具有相关关系以及这种关系的密切程度（即相关系数大小）。
若同时存在的不只是两个变量，而是多个变量，则可以两两分别作散布图来加以分析。
当然，也可用正交试验设计方法来对多变量（因素）之间的关系进行分析，并求得它们之间的最优配合。
注：用相关图法，可以应用相关系数r、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量的影响程度。
QC七大手法教材(散布图)4
● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ● ●●● ● ● X
12
X
QC 七大手法教材--散布图 散
5.散布图的注意事项 散布图的注意事项 的注意事
5-1 相关系数不等于因果关系。 关系数不等 因果关系 不等于 关系。 5-2 绘制 散 布图后进行 判定結果 为 「 无关 」 ,系指在該数 绘制散布图后进行判定結果 判定結果为 无关」 系指在該 系指在該数 据区间內而言无关 一步推断 区间外的結果 外的結果。 据区间內而言无关，无法进一步推断到区间外的結果。 內而言无关， 5-3 要善用层別法工具分析。 善用层別法工具分析 工具分析。 5-4 离群值的影响，是否会为异常值的检讨。 的影响 是否会为异常值 检讨。 会为异常值的 5-5 曲线相关无法用符号判定来检讨。 关无法用符 判定来检讨 法用符号 来检讨。 5-6 检讨因果关系时，通常以 代表因，Y代表果。 检讨因果关系时，通常以X代表 因果关系时 代表因 代表果 代表
Y ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ●
X
3
QC 七大手法教材--散布图 散
2.散布图的构成，特色及用途 散布图的
2-2散布图的特色 ： 散布图的特色 (1)从散布图可简单容易判断X与Y两个变量间 从散布图可简单容易判断 与 两个变量间 两个变量间: 从散布图 容易判 ○是否有相关关系。 是否有相关关系。 关关系 ○相关关系的強弱。 关关系的強弱。 的強弱 ○是正相关或者負相关。 是正相关或者負相关 ○是直线相关或是曲线相关。 是直线 或是曲线 (2)从散布图上可简单容易判断数据是否有异常趋势或 从散布图上可简单容易判断数据是否有异 趋势或 从散布图上可简单容易判断数据是否有 是有沒有必要作层別分析。 是有沒有必要作层別分析。
品质管制(QC)七大手法-特性要因分析图、
重点把握
柏 拉 图
100%
1.决定改善目标(80/20) 能够以前几项为改善 的要点，可忽略最后 2.明了改善的效果 几项，卲常说的“前 3.掌握重点分析 三项”原则
简易有效
查 检 表
1.日常管理用 2.收集数据用 3.改善管理用
帮助每个人在最短时 间内完成必要之数据 收集
21
QC 旧 7 大手法简介
13
CATCHER
QCC小组活动流程:
1 选择课题 2 现状调查 3 设定目标 P 4 分析原因 5 确定主因 6 制定对策 D C 7 实施对策 8 检查效果 目标达到 A 目标未达到
QCC小组活劢流程的管理技术主要有三个方面 1、遵循PDCA循环 2、以事实为依据，用资料说话 3、应用统计方法 Goal
层 别 法 比较作用 1.应用层别区分法，找出 借用其他图形，本身 数据差异的因素而对症 无固定图形 下药. 2.以4M之每1M进行层别 1.了觋两种因数戒数据之 间的关系。 2.发现原因不结果的关系 应用范围较受限制 相关易懂 散 布 图 赺势明朗
管 制 图
1.掌握制程现况的品质 2.发现异常及时采取行动
文件编号: 209030001A 生效日期：2010年1月18日 修改日期:
品质管制(QC)七大手法
--- 特性要因分析图、柏拉图
1
请关闭手机戒调成震动
请把心帶来 请充分讨论不分享 请带空杯来，装点水回去
2
课程安排表
课 程 讲 师 考试
√ √ √ √
实作
√ √ √ √
助教1 助教2
汤智根 吴海燕 杨春会 邰雪妮 张志华 王德闯 曹刚 戴石为
表 面 处 理 部
組 立 部
QC七大手法讲解与实战
用excel制作直方图的方法：
注：（1）一般可用数字家史特吉斯提出的公式根据测定次数n来计算
四、调查是否混入两个以上的不同群体
如果直方图呈现双峰形态，可能混合了两个不同群体，亦 即制程为两种不同群体，诸如两个不同班别、不同生产线、不 同的材料、不同操作员、不同机台等。生产出来的制品混在一 起。 此时，需 将其层别，将不同班别、生产线、材料、操作 员、机台、制造出来的制品不摆在一起，以便趁早找出造成不 良的原因。
组数k，其公式为： k＝1＋3.32log n
即约可分为6组或7组 （2）一般对数据的分组可参照下表：
数据数
～50 51～100 102～250 250～
组数
5～7 6～10 7～12 10～20
使用直方图的目的：
测知制程能力。 测知数据的真伪。 计算产品的不良率。 借以订定规格界限。 与规格或标准值比较。 调查是否混入两个以上的不同群体。
QC七大手法培训课件
2010年１月２６日
一、分层法 二、直方图 三、散布图
一、分层法
概述：
1、人们所搜集的数据中，因各种不同的特征而对结果产生的 影响，而以各别特征加以分类、统计，此类统计分析的方法的 方法称为层别法（或分层法）。
2、在实务工作中， 经常可发现有产品品质因人、时、料、 机台……等不同时，即会有其差异性存在。而如能针对上述 各种可以明显区分的因素，在数据搜集时，加以适当注记分 类;如有不良品发生时，很可能只其中一种因素 （原料或人 或机台）有问题，便可以快速寻得结症的所在。同样有品质 较优者，也可从层别后的数据，获得其状况而寻求其他因素 或条件的改善。
QC七大手法及其他常用图表介绍
决定大要因
用四M一E来分类。 Man(作业人员)、Machine(机器)、 Material(材料)、Method(作业方式)等 四类，在再加上Environment(环境)。
决定中小要因 利用脑力激荡(Brain Storming)法。 决定影响问题点的主要原因: 检查是否有漏掉位未探讨的要因。 检查真正的原因是否写在适当的位置上。 词句的表现是否有抽象的字眼。
一,定义: 将一定期间所收集之不良数,缺点数, 故障数等数据,依项目别,原因别,位 置别加以分类,按其出现数据之大小 顺序列出,同时表示累积和之图形,称 为柏拉图,排列图,重点分析图或ABC 分析图.
柏拉图
柏拉图通常在办识出最重要的问题，因为
通常80%的总结果是来自20%的问题项目，
因此此图的优点是需要将关键少数特性一 目了然，以采取必要的手段来加以校正。
推挤感应力不足 抽风负压 吹倒 洗瓶机抽风 量太大 输送带速 度太慢 出口 孔太 小
极限开关跳脱
洗瓶机抽 风量太大
洗瓶机出口 处倒瓶
输送带速 满料无法有 度太慢 效推开铁片
出口后段 倒瓶
夹瓶器导轨夹 头脱落 导轨位 置不佳 导轨与夹头接触 夹瓶歪斜 距离太长 绞瓶 夹瓶器夹头材 质选用不当 支撑弹 簧弹性 差
星状轮凹槽端 撞击瓶身 星状轮设 星状轮设计不 计不佳 佳 出口星状轮 导入异常 定位方式无 标准 星状轮定位 位置不佳
输送带抖动
电眼无法侦测 固定力不足 未锁紧
停机电眼感 应方式不佳
设计不良 护栏固定夹 松脱 星状轮卡死 无运转
停机电眼感应 方式不佳
夹瓶器夹头材 夹瓶器夹头软防 质选用不当
蚀性不佳
查检表之分类
一般区分为二类： (1)检查用查检表： 将欲确认的各种事项全部列出而成的表格。 (2)记录用查检表： 将数据分为数个项目别后，用以符号或数 字记录成的表格或图。
QC七大手法之散布图演示文稿
二、散布图的应用步骤
1. 收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。 2. 标明 X 轴和 Y 轴。 3. 找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴
Y。 4. 描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画
1. 在散布图上画一条与Y 轴平行的中值线 f，使 f 线的左、右两边的点子数 大致相等；
2. 在散布图上画一条与X 轴平行的中值线 g，使 g线的上、下两边的点子数 大致相等；
3. f 、 g 两条线把散布图分成4个象限区域I、II、III、IV。分别统计落入各 象限区域内的点子数；
4. 分别计算对角象限区内的点子数； 5. 判断规则； 若n I＋ n III ＞ n II＋ n IV，则判为正相关 若n I＋ n III ＜ n II＋ n IV，则判为负相关
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
D、弱负相关
除X外还有其他因素对Y有影响
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
E、不 相 关1）对照典型Fra bibliotek判断散布图的相关性
Y
Y
X
X
F、非线性相关
（曲线相关）
上述判断方法较简单、直观，
但较粗糙，是简易近似判断法。
象限判断法
－－象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。 使用此法的步骤如下：
查出临界相关数据（γα ）。 γα 可根据N－2和显著性水平α查表求得。 判断。判断规则
若∣ γ ∣ ＞ γα ，则X与Y相关
若∣ γ ∣ ＜ γα ，则X与Y不相关
QC七大手法之散布图演示文稿
品管(QC)七大手法之散布图
↑Y
→X (5)無相 關
→X (6)無相關
(7）負相關（強）
(7）負相關（中度）
(7）負相關（弱）
散布图制作注意事项
❖ 注意事項: 1.注意是否有異常點存在. 2.是否有假相關.
3.是否有必要層別.
•層別後的散佈圖-範例：菜包的柔軟度
y
柔
純糯米
軟
度
↑
糯米、在來米
各半
0
x
→水份
純在來米 純在來米
散布图电脑案例制作
目录 1.散布图定义 2.散布图功用与用途 3.散布图的制作 4.散布图案例
散布图定义
定义： 把互相有關連的對應數據，在方格紙上
以縱軸表示結果，以橫軸表示原因；然後 用點表示出分布形態，根據分布的形態來 判斷對應數據之間的相互關係。
散布图功用与用途
❖ 散布图的功用与用途：
1.檢定兩變數間的相關性。 2.從特性要求尋找最適要因。 3.從要因預估特性水準。
1.开启Execl档，将两个因素之数据进行整理； 2.在工具栏中直接点击图表或是插入工具，点击图表； 3.在图表导向中标准类型中选中XY散点图； 4.点击数据区域，选择EXECL档中整理的两个因素数据； 5.完成，生成图表，并右键点图表选项，将标题，XY填
入； 6.图表着色，完成。
人數：30人 製 作：江老師
35 21
製作日：4/3
33
(kg) 體 重 31
120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140
身高(cm)
散布图的判读
↑Y
↑ Y
↑Y
→X （ 1）正相關（強）
→X （2）正相關（中度）
QC七大手法经典解析
月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月
三）特性要因图绘图时应注意事项
1）集合有关全员知识与经验。 2）利用脑力激荡法。 3）寻找要因时依5W1H(what/why/where/when/who/how) 方法自问自答及依6M1E探索。 4）以事实为依据, 多利用过去资料及Know How。 5）对要因彻底深入分析追根究底。 6）把要因层别。 7）要标明品名、工程别、作成日期、操作者等。
QC七大手法经典解析
QC 七 大 手 法 第一招: 查检表集数据 第二招: 柏拉图抓重点 第三招: 散布图看相关 第四招: 因果图追原因
QC七大手法简介
一、检查表（数据采集表）
典型检查表
一）定义
检查表示使用简单易于了解的标准化表格或图 形，作业时仅需填入规定检查记号，再加以统计汇 整其数据，即可提供量化分析或对比检查用。系统 地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗 略的整理和简单分析的统计图表。
六）检查表的应用（1）
检查表制作完成后，要让使用者了解，并且作在职训练， 使用检查表时应注意下列事项并适时反映。 1)搜集数据要细心、客观，数据是否代表事实？ 2)数据是否集中在某些项目，而各项目间差异为何？ 3)某些事项是否因时间的变化而有所变化？ 4)如有异常，应马上追究原因，并采取必要措施。 5)检查的项目应随着作业的改善而改变。 6)由使用的记录即能迅速判断、采取行动。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分 类上着手，以便洞悉问题之所在；然后再进行原因分类，分析 出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果， 依其结果与原因分别绘制柏拉图。
步骤2: 决定收集数据的期间；并按分类项目，在期间内收集 数据。
QC七大手法之散布图
5.
）
41
1、收集成对的数据
收集生产相对稳定状态下的淬火温度值 30个, 并收集与淬火温度相对应的产品硬度30 个。 收集的数据应大于30对，否则，太少 图形的相关性不明显，判断不准确 . 当然也不能太多，增加计算的工作量。 制成下表。
51
2、整 理 成 数 据 表
序 号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
）和∑ （ X’ ＋ Y’ ） 2。
4.
计算L X’ X’ 、 L Y’ Y’ 、 L X’ Y’ 。 L X’ X’ = ∑ X’2 － N
L Y’ Y’ = ∑
Y’2 －
（ ∑ Y’） 2 N （∑X’ ）（∑ Y’） N
181
L X’ Y’ = ∑ X’ Y’ －
相关系数判断法
计算相关数据（γ ）。
淬火 温 度X
810 890 850 840 850 890 870 860 810
硬度 Y
47 56 48 45 54 59 50 51 42
序 号
11 12 13 14 15 16 17 18 19
淬火 硬度 温 Y 度X
840 870 830 830 820 820 860 870 830 52 51 53 45 46 48 55 55 49
横轴和纵轴的长度 应基本相等，以便于分 析相关关系
X
71
Y
4、打 点：
Y
60
55
50 45 40
810
830
850
870
将表中各组数据 一一对应地在坐 标中标识出来。 若有两组数据完 全相同，则可用 两重圈“◎”标 识，若有三组数 据完全相同，则 X 可用三重圈标识。 890
QC七大手法--(散布图)讲义
4
依據製作散佈圖的步驟: (1)步驟1已完成 (2) 找出數據中的最大值與最小值 ,並求出R
最大值-最小值=R
硬度 熔燒溫度
59-42=17 890℃-810℃=80℃
(3)參考R,設定刻度組數,在座標軸上標上刻度。從數據表可看出硬度隨著熔燒溫度變化而變化,則我們可 以設X代表熔 燒溫度,Y代表硬度。
圖D
步 伐
‧‧
‧‧‧‧‧‧‧‧ ‧
‧
‧ ‧ ‧
‧ ‧
‧‧ ‧‧ ‧‧
‧
‧‧
3.不相關(無關)
溫度
濕度
Y的變化與X毫無關係的情形,X與Y之間無關係,必須再調查除了X以外的原因。如氣壓與溫度,見圖E。
圖E
‧‧
溫 度
‧
‧ ‧ ‧‧ ‧‧ ‧ ‧‧
‧ ‧ ‧ ‧
‧ ‧
‧
‧ ‧
‧ ‧
‧
‧
‧ ‧
氣壓
圖F
記 憶
‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧
‧‧ ‧
‧ ‧‧ ‧‧‧‧‧‧‧‧‧
‧‧
‧
年齡
4.曲線相關
作記號的點會呈現某種特定形狀。X與Y並沒有呈直線定比例的變化,但是點的並列方法卻有一定的傾向。
如20年19齡/7與/3記憶,見圖F。
3
5.
零相關,如圖G 圖G
...................................
五.實例製作散佈圖
820
4
55
860
14
54
880
24
51
860
5
48
820
15
43
840
25
qc七大手法之散布图
第九章 散布图(Scatter Diagram)一、前言散布图有以下的作用：⒈能大概掌握缘故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缘故与结果关联性高时，二者可互为替代变数。
关于过程参数或产品特性的掌握，可从缘故或结果中选择一较经济性的变数予以监测。
同时可通过观看一变数的变化来明白另一变数的变化。
二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概能够了解工程上那些缘故会阻碍第九章 散布图 145XX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不点绘在x—y轴坐标的象限上，以观看其中的关联性是否存在。
三、散布图的制作方法以横轴（X轴）表示缘故，纵轴（Y轴）表示结果，作法如下：⒈收集成对的数据(x1,y1)，(x2,y2)，…整理成数据表。
146 品管七大手法⒉找出x,y的最大值及最小值。
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，除非异常的缘故已确实掌握。
⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时刻等的不同，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。
第九章 散布图 147YX Y XY Y Y⑶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，应追查缘故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。
X X关X X⒉高度正(负)关联：缘故(X)与结果(Y)的变化近于等比例。
3.(X)4.(X)148 品管七大手法X XX X5.(Y)的变化完全不成比例。
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）和∑ （ X’ ＋ Y’ ） 2。
4.
计算L X’ X’ 、 L Y’ Y’ 、 L X’ Y’ 。 L X’ X’ = ∑ X’2 － N
L Y’ Y’ = ∑
Y’2 －
（ ∑ Y’） 2 N （∑X’ ）（∑ Y’） N
181
L X’ Y’ = ∑ X’ Y’ －
相关系数判断法
计算相关数据（γ ）。
5.
）
41
1、收集成对的数据
收集生产相对稳定状态下的淬火温度值 30个, 并收集与淬火温度相对应的产品硬度30 个。 收集的数据应大于30对，否则，太少 图形的相关性不明显，判断不准确 . 当然也不能太多，增加计算的工作量。 制成下表。
51
2、整 理 成 数 据 表
序 号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
11
2、散布图作 用： 判断与产品质量特性有关的人、 机、料、法、环、测之间的各种 关系，及其与各质量特性之间的 因果关系，为质量改进提供信息。
21
3、用
途：
1）向领导汇报质量情况； 2）寻找影响产品质量的各因素并对其进 行质量分析；（当怀疑两个变量可能有 关系，但不能确定这种关系的时候，就 可以使用。） 3）在QC小组活动中主要用于课题
三、散布图的相关性判断
1.
对照典型图例判断法
2.
象限判断法
3.
相关系数判断法
91
对照典型图判断法：
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
A、强正相关 X与Y的关系密切
101
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
B、强负相关 X与Y的关系密切
111
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
121
C、弱正相关 除X外还有其他因素对Y有影响
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
D、弱负相关 除X外还有其他因素对Y有影响
131
X
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
E、不 相 关
141
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y Y
X
X
F、非线性相关 （曲线相关）
上述判断方法较简单、直观， 但较粗糙，是简易近似判断法。
γ ＝ L X’ Y’
L X’ X’
L Y’ Y’
查出临界相关数据（γα ）。 γα 可根据N－2和显著性水平α查表求得。 判断。判断规则 若∣ γ ∣ ＞ γα ，则X与Y相关
若∣ γ ∣ ＜ γα ，则X与Y不相关
191
谢 谢 ！
201
151
象限判断法
－－象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。 使用此法的步骤如下：
在散布图上画一条与Y 轴平行的中值线 f，使 f 线的左、右两边的点 子数大致相等；
1.
在散布图上画一条与X 轴平行的中值线 g，使 g线的上、下两边的 点子数大致相等；
2.
f 、 g 两条线把散布图分成4个象限区域I、II、III、IV。分别统计落 入各象限区域内的点子数；
选择、现状调查，也可用于原因分 析、要因确认等。
31
二、散布图的应用步骤
1. 2. 3.
收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。 标明 X 轴和 Y 轴。 找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴 Y。
4.
描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画
同心圆表示）。 判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型
52 50 48
● ●
g
46 44 42
●
●
●
Ⅲ
Ⅳ
171
相关系数判断法
相关系数判断法的应用步骤：
1. 2. 3.
简化X、Y数据。 计算X’2， Y’2，X’ Y’、（ X’ ＋ Y’ ）和（ X’ ＋ Y’ ）2。 计算∑ X’ 、∑ Y’ 、∑ X’ Y’ 、∑X’2、∑Y’2 、∑ （ X’ ＋ Y’
横轴和纵轴的长度 应基本相等，以便于分 析相关关系
X
71
Y
4、打 点：
Y
60
55
50 45 40
810
830
850
870
将表中各组数据 一一对应地在坐 标中标识出来。 若有两组数据完 全相同，则可用 两重圈“◎”标 识，若有三组数 据完全相同，则 X 可用三重圈标识。 890
81
钢的淬火温度与硬度散布图
淬火 温 度X
810 890 850 840 850 890 870 860 810
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
硬度 Y
47 56 48 45 54 59 50 51 42
序 号
11 12 13 14 15 16 17 18 19
淬火 硬度 温 Y 度X
840 870 830 830 820 820 860 870 830 52 51 53 45 46 48 55 55 49
序 号
21 22 23 24 25 26 27 28 29
淬火 温 度X
810 850 880 880 840 880 830 860 860
硬度 Y
44 53 54 57 50 54 46 52 50
10
820
53
20
820
44
30
840
49
61
3、建立X-Y坐标： 依据变量 X 和 Y 画出横坐标轴 和纵坐标轴
3. 4. 5.
分别计算对角象限区内的点子数； 判断规则； 若n I＋ n III ＞ n II＋ n IV，则判为正相关 若n I＋ n III ＜ n II＋ n IV，则判为负相关
161
象限判断法
60 58
●
Ⅱ
f
Ⅰ
●
56
● ●
● ● ○
54
●
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
散布图概念：
也叫相关图。是表示两个变量之间变化关 系的图。 两个变量之间存在着确定的关系，即函数关系， 如圆的面积与半径之间就存在着完全确定的函 数关系，知道其中一个就能算出另一个. 还有一种关系是非确定的依赖或制约关系，这 就是散布图要研究的关系，如 近视眼与遗传的关系、食品中水分含量与霉变 的关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、 料、法、环之间的关系、产品成本与原料、动 力、各种费用之间的关系等。