02QC七大手法-散布查检

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QC7大手法的讲解

QC7大手法的讲解质量控制的7大手法，大家都知道，但是真的用的时候是不是也如鱼得水，能灵活的运用呢？咱们来一起聊聊这7个手法。

快速学习或快速回忆一下哦～首先介绍7大手法：1.) 根据事实、数据发言、检查表、散布图。

2.) 整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性因果图。

3.) 凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。

4.) 所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层法。

5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点排列图。

品管七大手法使用情形：· 检查表——收集、整理资料；· 排列图——确定主导因素；· 散布图——展示变量之间的线性关系；· 因果图——寻找引发结果的原因；· 分层法——从不同角度层面发现问题；· 直方图——展示过程的分布情况；· 控制图——识别波动的来源；一、检查表（数据采集表）定义：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。

作用：了解现状收集数据以作分析之用.注意几点：§用在对现状的调查，以备今后作分析；§对需调查的事件或情况，明确项目名称；§确定资料收集人、时间、场所、范围；§资料汇总统计；检查表的分类1.) 记录用检查表---目的在收集数据型的资料，做进一步统计整理用。

2.) 点检用检查表---目的主要在检查事物、机械等的运作状况，或检查问题用。

检查表的应用步骤1.)明了制作检查表的目的。

2.)明确为达到目的所需收集的资料。

3.)确定对资料的收集方法（如运用那种统计法）和负责人。

4.)根据不同目的设计用于记录资料的调查表格，其内容应包括：调查者、调查时间、地点、和方式等栏目。

5.)对采集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审核表格设计的合理性。

品质管制(QC)七大手法-散布图、查检表

資料來源：外包進貨明細收集日期：89 年 7 月 1 日~89 年 10 月 30 日
记录用查检表
电视故障诉愿状况查检表
2月沒有畫面畫面沒有色彩電天線老舊波天線方向沒有聲音其合他計 74 62 64 3月 4月合計 42 9 29 83 15 22 200
记录用查检表
散布图
(Scatter Diagram)
散布图 (Scatter Diagram)
一、何谓散布图
把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因。然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来研判对应数据之间的相互关系。要因与特性要因与要因特性与特性
二、散布图的作用：
查检表 (Check
List)
何谓查检表：查检表是将原始搜集到的数据用容易了解的方式作成图形或表格，并记上检查记号(正)，或加以统计整理，作为进一步分析或检查用。查检表的种类： 1.记录用查检表：目的在搜集数据型的数据，做进一步统计整理、调查、分析。 2.点检用查检表：目的主要在检查、确认运作、执行状况，或检查问题。
查检表必是确实毫无遗漏可检查出来的查检表充份利用脑力激荡法。
记录用查检表
记录用查检表
汽車定期保養點檢表
10000KM 時定期保養
顧客名：車牌號碼：日車期：種：
行駛公里：
電瓶液量水箱胎壓火星塞風扇皮帶註：更換檢查
作業者：
空氣濾淨器機油分電盤蓋化油器 ○調整 X
根据上表，绘制出马达运转的散布图
查检表设计的步骤
步骤1.明确目的-了解问题?证明假设?要因解析?则数据收集的对象
范围，以利解析及解释。步骤2.决定层別的角度

QC七大手法

QC七大手法文章修改：QC七大手法七大手法包括：检查表、层别法、XXX、因果图、散布图、直方图、控制图。

一、检查表检查表是一种定期或不定期逐项检查需要检查的内容或项目，并记录问题点的方法。

也称为查检表或点检表。

例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。

组成要素包括：确定检查的项目、确定检查的频度、确定检查的人员。

实施步骤包括：确定检查对象、制定检查表、依检查表项目进行检查并记录、对检查出的问题要求责任单位及时改善、检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认、定期总结，持续改进。

二、层别法层别法是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，并将收集到的大量数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。

一般和XXX、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。

例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤包括：确定研究的主题、制作表格并收集数据、将收集的数据进行层别、比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。

三、XXXXXX的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为XXX的排序识从大到小，故又称为排列图。

分类包括：分析现象用XXX和分析原因用XXX。

XXX的作用包括：降低不良的依据、决定改善目标，找出问题点、确认改善的效果。

实施步骤包括：收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；绘制横轴和纵轴刻度；绘制柱状图；绘制累积曲线；记录必要事项；分析XXX。

1.XXX的绘制要点：XXX有两个纵坐标，左侧纵坐标表示数量或金额，右侧纵坐标表示数量或金额的累积百分数。

横坐标表示检查项目，按影响程度大小从左到右排列。

绘制XXX时，按各项目数量或金额出现的频数对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。

QC七大手法的散布图，超级有用！

QC七大手法的散布图，超级有用！
散布图，质量管理七大方法之一，是用来研究两个变量是否存在相关关系及存在何种相关关系的一种图示工具。

这种成对的数据可能是“特性—要因”、“特性—特性”、“要因—要因”的关系。

制作散布图的目的是为辨认一个品质特征和一个可能原因因素之间的联系。

在质量管理过程中，经常需要对一些重要因素进行分析和控制。

这些因素大多错综复杂地交织在一起，它们既相互联系又相互制约既可能存在很强的相关性，也可能不存在相关性。

如何对这些因素进行分析？散布图法便是这样一种直观而有效的好方法，通过做散布图，因素之间繁杂的数据就变成了坐标图上的点，其相关关系使一目了然地呈现出来。

散布图有如下用途：
一、研究两个变量之间是否存在相关关系
二、确认两个变量之间存在何种相关关系
三、预测两个变量的变化规律，控制其变化范围
散布图的分析与判断方法：
一、对比典型图例分析法
通过和典型图例对照，判断符合哪种相关关系。

简单直观，但误差较大
二、象限判断法
将散布图中的点分为4个象限，通过计算各象限点子的数量的相互大小关系判断。

点子较少时，判断误差较大。

三、相关系数判断法
通过公式计算相关系数，直接根据数据表进行计算判断，不用作图。

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。

优选QC七大手法之散布图

161
象限判断法
60
Ⅱ
f
58
Ⅰ
●
●
56
●
●
●
54
●
○●
●
●
●
52
●
●
●
●
g
50
●
●
●
●
●
48
●
●
●
●
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. 简化X、Y数据。
2. 计算X’2， Y’2，X’ Y’、（ X’ ＋ Y’ ）和（ X’ ＋ Y’ ）2。
3. 计算∑ X’ 、∑ Y’ 、∑ X’ Y’ 、∑X’2、∑Y’2 、∑ （ X’ ＋ Y’ ）和∑ （ X’ ＋ Y’ ） 2。
81
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
C、弱正相关
除X外还有其他因素对Y有影响
121
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
131
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
E、不相关

QC七大手法(全)

（11）尽快将结果呈报你要报告的人，并使相关人员也有知晓。
（12）注意样本取得之随机性与代表性。
（13）对于记录，应适当保存，并比较过去、现在及未来之差异性。
（14）检查表完成后可利用排列图、趋势图等图表进行整理，掌握问题重心。
2.2.5检查表法在应用中常见问题
（1）对要调查（检查）的问题分类不清，造成记录混淆，产生分析、判断的错误。
分层法是一种十分重要统计方法，常与其他统计方法结合起来应用，如分层直方图法，分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图和分层检查表等。
图2-1是某公司对影响质量的主要因素作进一步分层后画出的分层排列图。
图2-1质量原因分层排列图
2.1.5分层法在应用中常见的问题
（1）对分层法的原则掌握不准，有时把不同性质的数据混淆在一起，影响对问题的分析和判断。
（2）对调查表（检查表）的主要作用认识不足，嫌麻烦，记录不认真，使调查表（检查表）的效果未能得到应有的发挥。
（3）调查表（检查表）未能针对要调查的产品、零部件的特点来设计。
2.2.6检查表格式举例
注：此表只说明了调查内容。
评价项目
评价要素
评分
3.活动的妥善性（40分）
评价项目
评价要素
40
30
20
10
（1）按操作者分层（表2-1）；
（2）按气缸垫生产厂家分层（表2-2）。
表2-1按操作者分层
操作者
漏油
不漏油
漏油率%
吕布
袁绍
魏延
6
3
10
13
9
9
32
25
53
共计
19
31
38
表2-2按气缸垫生产厂家分层

QC七大手法之查检表、层别法、柏拉图、散布图

必要.如果能找出何種原料,那一臺機器或那一位操作員有問題后再加以改善 ,而杜絕不良品的
發生.這種以分層別類的搜集數據,以找出其間差異的方法,謂之層別法.
2. 層別法作法:
2.1 層別的目的要明確
(1) 時間別－－小時別、日期別、周別、月別、上下午別.
(2)作來員別－－班別、組別、新舊人員別.
(3) 設備別－－機臺別、機型別.
柏拉圖為意大利經濟學家所發明,系根據收集之數據、項目,而按其大小順序,
自左而右排列的圖,從柏拉圖中可看出那一項目有問題,其影響程度如何,以
判斷問題的徵結點,並可針對問題點採取改善措施.
2.柏拉圖的作法:
步驟1.選定主題,收集數據.
步驟2.依分類項目別整理數據.(待數據收集完成后,便依分類項目別來整理數
查檢表制作要點
10
(1).制作符合目的的查檢表. 不論是針對什麼制作的查檢表都必須確立其目的.使用查檢表目的主要有以下5種. a.正確地把握現狀.(把握了現狀,就可以明白現場的問題點.還有更重要的是QCC必須先決定主題,設定正確的目標.) b.整理原始數據.(配合目的來整理經測定所收集到的未歸納分析的數據[即所謂的原始數據],以供使用.) c.正確地管理工作.(用來確定工作是否按照標準進行.) d.詳細調查工作內容.(詳細調查工作內容或調查各種物之間的關系時亦可使用. e.查檢.(將查檢結果整理成查檢表,可決定制品的合格或不合格,以便掌握品質.
192
177
196
171
902
柏拉圖的作法
15
步驟3.制作計算表.(數據的整理結束后,將各項目的數據由大到小依次排列,並制作計算表.這時,將“其他”項列在最后.
3.1 計算表

QC七大手法之散布图演示文稿

3）在QC小组活动中主要用于课题选择、现状调查，也可用于原因分析、要因确认等。
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

前言1.QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即：1)因果图2)柏拉图3)数据及检查表4)层别法5)散布图6)直方图7)管制图是质量管理及改善运用的有效工具.2.QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。

3.七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析一、因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：1.定义当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。

2.用途说明：1.整理问题。

2.追查真正的原因。

3.寻找对策。

3.制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。

2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。

3. 决定中小要因。

4. 决定影响问题点的主要原因。

5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。

4.应注意事项：1.脑力激荡。

2.以事实为依据。

3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。

4.多加利用过去收集的资料。

5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。

•WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？•WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？•WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？•WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？•WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？•HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？•HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。

02-新QC七大手法介绍

质量系列培训课程新QC七大手法（侧重逻辑）介绍Date：2024/06/22课程大纲新QC 七大手法详细介绍Q & A回顾：旧QC 七大手法新QC 七大手法概述☐旧QC七大手法概述➢ 1.查检表——集数据➢ 2.柏拉图——抓重点➢ 3.层别法——过问题➢ 4.特性要因图（鱼骨）——展因果➢ 5.直方图——显分布➢ 6.散布图——判相关➢7.控制图——管异常现象第一层解析第二层解析第三层解析查检表柏拉图层别法特性要因图直方图散布图控制图QC （Quality Control ）活动中『品质管理工具』汇总如下：层别图/法特性要因图柏拉图趋势图（T rend Chart ）查检表控制图Note ：这些手法需要做好「三现主义」，即以现实合理的眼光，来观察产生不良情形的现场的现物。

柏拉图散布图直方图查检表控制图现况掌握问题描述要因分析采取对策效果确认标准化日常管理☐新QC七大手法概述➢ 1.关联图➢ 2.亲和图（KJ法）➢ 3.系统图➢ 4.矩阵图➢ 5.矩阵数据解析法➢ 6.PDPC法➢7.箭条图关联图KJ法（亲和图）系统图（树形图）X1: ***X1-1: ******X1-2: ******X1-4: ******X1-5: ******X1-3: ******矩阵图矩阵数据解析法ABAA1A2A3BB1B2B3输入输出A B C D总分权重56381A6302B6363C63394D5155E972箭条图1234AB CDPDPC法******************************☐新QC七大手法用途归纳如下：➢ 1.关联图：理清复杂因素间的关系➢ 2.亲和图（KJ法）：从杂乱的语言数据中汲取信息➢ 3.系统图：系统地寻求实现目标的手段➢ 4.矩阵图：多角度考察存在的问题，变量关系➢ 5.矩阵数据解析法：多变量转化少变量数据分析➢ 6.PDPC法：预测设计中可能出现的障碍和结果➢7.箭条图：合理制定进度计划新QC七大手法概述问题形态使用新QC七大手法问题是什么？KJ法（亲和图）为什么会如此？关联图为什么要这样做？系统图甲与乙对应关系为何？矩阵图/矩阵数据解析法时间依序顺序如何？箭条图如果那样，该怎么办？PDPC法用途（当你想要……）使用新QC七大手法关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据解析法PDPC法箭条图理清问题●●展开方案●●实施计划●●●☐新QC七大手法的特点➢整理语言数据的工具➢将语言情报用图形表示的方法➢引发思考，有效解决凌乱的问题➢充实计划➢防止遗漏、疏忽➢使相关人员了解➢促使相关人员的协助➢确实表达过程➢管理工具，可以应用于QC以外的领域☐新、旧QC七大手法比较旧QC七大手法新QC七大手法理性面感性面大量的数据数据大量的语言数据问题发生后的改善问题发生前计划、构想☐新、旧QC七大手法使用范围：序号手法步骤旧QC七大手法新QC七大手法查检表柏拉图层别法鱼骨图直方图散布图控制图关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据分析法PDPC法箭条法1选题▲▲○○○○△2现况调查▲▲○○○3目标设定△△4原因分析▲▲▲5真因验证○○○○○○△6拟定对策○○△△▲○7对策实施○△△▲○8效果确认○○○○○9制定巩固措施○△△10总结及下一步计划注：▲表示特别有效○表示有效△表示有时采用➔新QC七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。

品管(QC)七大手法之散布图

品管（QC）七大手法之散布图摘要品管七大手法主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。

下面我们就QC七大手法中的散布图进行介绍。

什么是散布图？散布图是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系. 这种图示方式具有快捷，易于交流, 和易于理解的特点。

用来绘制散布图的数据必须是成对的(X,Y)。

通常用垂直轴表示现象测量值Y ，用水平轴表示可能有关系的原因因素X。

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变数资料用点画在坐标图上，用成对的资料之间是否有相关性。

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一直角坐标，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)从散布图可简单容易判断X与Y两个变量间:•是否有相关关系。

•相关关系的強弱。

•是正相关或者負相关。

•是直线相关或是曲线相关。

(2)从散布图上可简单容易判断数据是否有异常趋势或是有沒有必要作层別分析。

散布图的用途(1)验证两个变量间的相关关系。

(2)掌握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(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。

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。

4、X轴与Y轴之交点处不可标示0数字，并且X轴的全宽度与Y轴的全宽度最好相等。

5、将各組之数据的点绘于坐标上：(1)如有2点重复时以⊙表示。

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
‧‧
‧‧‧‧‧‧‧‧ ‧
‧
‧ ‧ ‧
‧ ‧
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‧
‧‧
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
‧
‧ ‧ ‧‧ ‧‧ ‧ ‧‧
‧ ‧ ‧ ‧
‧ ‧
‧
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‧ ‧
‧
‧
‧ ‧
氣壓
圖F
記憶
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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
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五.實例製作散佈圖
820
4
55
860
14
54
880
24
51
860
5
48
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25

QC七大手法基础教程-散布图

散布图1、概念柏拉图又叫做相关图，为研究两个变量间的相关性，而搜集成对的两种数据（如：温度与湿度，或海拔高度与温度等），在方格纸上/坐标系上以点来表示出两个特性值之间相关情形的图形。

散布图中横轴与纵轴的组合关系可能为：①、要因与特性；②、要因与要因；③、特性与特性。

下图表示了某产品淬火温度与硬度的相关关系的散布图：图1 ××产品淬火温度与硬度相关性的散布图示意2、散布图的制作步骤步骤1：明确目的，决定调查对象；步骤2：收集50——100组成对的数据（最少30组数据）；步骤3：分别找出两种数据中的最大值与最小值；步骤4：绘制纵轴、横轴，并画出刻度（刻度大小应考虑最大值与最小值），通常横轴表示要因，纵轴表示特性；步骤5：将成对数据于图上打点，二点重复划⊙，三点重复划◎；步骤6：分析两组数据的相关性（参照第3条“散布图的看法”）；步骤7：记入必要事项（如：标题、数据之测量日期、绘制日期、绘制者、样本数、产品名、制程名等）。

3、散布图的看法①、强正相关：X增大，Y也随之增大（见图2）；②、强负相关：X增大时，Y反而变小（见图3）；③、弱正相关：X增大时，Y也增大的幅度不显著（见图4）；④、弱负相关：X增大时，Y反而变小，但幅度不显著（见图5）；⑤、曲线相关：X开始增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y却减小（见图6）；⑥、无相关：X和Y之间毫无任何关系（见图7）。

图2 强正相关图3 强负相关图4 弱正相关图5 弱负相关图6 曲线相关图7 无相关注：1、强相关的点公布较为集中，弱相关的点分布较为分散；2、出现异常点时，应将其排除。

4、散布图判读注意事项①、注意有无异常点；②、看是否有层别必要；③、是否有假相关；④、勿依据技术、经验作直觉的判断路；⑤、数据太少，易发生误判。

5、示例：分析酿酒时的酒药酸度与酒精度的相关性①、明确目的：分析酿酒时的酒药酸度与酒精度大小的相关性；②、收集数据：③、找出两种数据中的最大值与最小值：X max=1.6，X min=0.5；Y max=6.8，Y min=3.4。