Excel QC散布图(输入数据就可直接生成图表)
excelqc排列图及柏拉图绘制-文档资料
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5.得到两个柱形图的组合后，右击第二个柱形图，点击“更改系类图标类型”， 在组合中将系列2改为带直线和数据标记的散点图，并勾选次坐标轴
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6.右击得到的散点图，“选择数据”，编辑系列2数据，X轴数据选择F2：F7区 域数据，在点击“+”号勾选次要横坐标轴
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7.双击次要横坐标轴，在坐标轴选项中将最小值设为0，最大值设为5,使得散点 图点位与柱形图边重合。
2.选择B3：C7区域作出第一个柱形图
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3将 分类间距设为0
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4.在原有柱形图基础上插入第二张图，右击整个柱形图“选择数据”，点击 “添加”添加第二组数据，命名“系列2 ”，选择E2：E7区域数据，最后确认 添加第二张柱形图。
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8.通过按比例设置主要纵坐标最大值及次要纵坐标最大值使得散点图第二个点 纵坐标值与柱形图第一个高度值相等。
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9.双击次要横坐标轴，在标签位置选择无隐藏次要横坐标轴
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10.最后右击柱形图的每个柱更改填充颜色、设置数据标签位置等，即可再一步 进行一系列美化。
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Excel模板自动生成CPK, SPC, Run Chart结果和曲线图
TU: TL:
120.00 80.00
0 4
106.3 106.3 99.69 98.35 96.86 101.500 9.440
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5
101.7 101.7 109.2 105.4 100.1 103.620 9.100
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9.100 103.620 103.620 9.100 100.568 106.218 94.918 10.143 21.4015 10.14320 0.000 21 22
93.74 93.74 107.1 92.46 97.48 96.904 14.640
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7.300 100.820 100.820 7.300 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000 TRUE TRUE 21.402 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE 104.45 FALSE 14.640 96.904 96.904 14.640 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000 TRUE TRUE 106.218 100.568 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 14.830 100.610 100.610 14.830 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000
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。
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。
如何在Excel中创建散点线图
如何在Excel中创建散点线图在Excel中创建散点线图是一项常见的操作，它可以帮助我们更直观地分析数据和趋势。
本文将详细介绍如何在Excel中创建散点线图，并提供一些实用技巧。
散点线图是一种用于显示两个变量之间关系的图表类型。
它由多个散点和一条平滑曲线（即线图）组成，其中每个散点代表一个数据点，而曲线则连接这些散点以显示数据的趋势。
通过创建散点线图，我们可以清晰地看到数据点的分布和趋势，从而更好地理解数据之间的关系。
要在Excel中创建散点线图，首先需要准备好数据。
以一个简单的例子来说明，假设我们要显示一家公司在过去五年销售额与市场份额之间的关系。
首先，在Excel的一个工作表中，我们将销售额和市场份额的数据分别列在两列中。
销售额的数据可以是2015年到2019年的销售额，而市场份额的数据可以是对应年份的市场份额。
接下来，我们选中这两列数据（包括表头），然后点击Excel顶部菜单栏中的"插入"选项卡，找到图表区域并选择散点线图选项。
Excel会自动绘制出一个默认的散点线图，显示销售额和市场份额的关系。
此时，我们可以对散点线图进行一些微调，以使其更符合需求。
首先，我们可以添加图表标题和轴标签，以使图表更具可读性。
其次，可以调整散点和线条的样式、颜色和大小，以使它们更突出或更符合整体风格。
另外，我们还可以添加趋势线到散点线图中，以显示线性或非线性趋势。
要添加趋势线，可以右键点击任意一个散点，选择"添加趋势线"选项，并根据需要选择线性或非线性趋势线。
添加趋势线后，Excel会自动计算并在图表中显示相应的趋势线。
除了基本的创建和微调操作，Excel还提供了一些高级功能和技巧，以帮助我们更好地分析和呈现数据。
例如，我们可以通过切换数据系列、添加数据标签、调整坐标轴范围等方式来改变图表的显示效果。
此外，还可以使用数据筛选、排序和条件格式化等功能，进一步优化数据可视化效果。
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手法查检表直方图柏拉图散布图(共50张PPT)
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STEP2 1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出
累计百分比
2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下 面找到“双轴线-柱图”，点击“下一步”
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3.在数据产生区域中，框选不良项目栏、不良DPPM栏和
累计百分比栏，点“确定”
4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为 “0”，并勾选“依数据点分色”，点”“确定”
4.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，并勾 选“依数据点分色”，点”“确定”
5.双点“左坐标轴” 在“刻度”中调整最小值为0，最大 值为总数，点“确定”
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1.将数据输入到Excel中，其它项放在最后。并计算出累
计百分比
2.在“插入”“图表”中选择“自定义类型”并从下面找到“双轴
4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界 5.统计出现在各组内的数据个数 6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图 具体操作可参考《制作手册-第一章》 柱状图
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1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最
小值
2.依据公式，计算出组数和组宽度
最小值
依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界
根据层别方向进行分析，列出数据收集的项目
“数值Y轴”输入落尘量(粒/升).
双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”
将需点检的项目逐一列出
在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“坐标轴”，勾选“次坐标轴” “分类轴” ，点“确定”
QC统计分析工具EXCEL制作方法
5）单击“下一步”按钮，将弹出“图表向导-4步骤之4-图表位置”对话框，如下图所示。 在该对话框中可以设置图表是作为新工作表插入还是作为其中的对象插入。
6）当用户完成所有的图表设置操作后，单击“完成”按键，图表将插入到工作表中，如下图 所示。
6-1W贴片合格率 6-2W贴片合格率 100% 95% 90% 85% 80% ET600W ET600 E200 P851 P780 I726 P706 I720 V707 E303 E206 V770 E216
2）选中数据表，单击“插入”/“图表”命令，或直接单击“常用”工具栏中的“图表向导”按 钮，弹出“图表向导-4步骤之1-图表类型”对话框（如图所示），选择你所需要的一种图表类型 (折线图)。
3）其它操作步骤与制作柱形图一样，完成如下图：
贴片合格率 100% 98% 96% 94% 92% 07-01 07-02 07-03 07-04 07-05 6-1W 6-2W 95.01% 93.99% 95.34% 93.91% 94.44% 94.61% 94.88% 测试直通率 装配直通率 包装产线检验合格率 批量直通率
60 55 硬度 50 45 40 800 825 850 淬火温度 875 900
用Excel表制作步骤如下： 1）以下表为数据为例：
2）选中数据表，单击“插入”/“图表”命令，或直接单击“常用”工具栏中的“图表向导”按 钮，弹出“图表向导-4步骤之1-图表类型”对话框（如图所示），选择你所需要的一种图表类型 (XY散点图)。
3）其它操作步骤与制作柱形图一样，完成如下图：
60 55 硬度 50 45 40 800 825 850 淬火温度 875 900
六、排列图
（6）柏拉图也称排列图，就是将一定时期所收集来的不良数、缺点或故障的发生的频 次、件数等数据，依项目别、原因别等加以分门别类，计算出各项目所占的百分比，并 按其所占比率大小的顺序，以柱形和曲线的方式进行排列出来的图形。
QC工具-用Excel制作排列图(柏拉图)
02
CATALOGUE
使用Excel制作排列图（柏拉图）
数据准备
收集数据
收集需要分析的质量问题数据，确保数据的准确性和 完整性。
整理数据
将收集到的数据进行分类整理，按照问题类型、发生 频率等进行整理。
排序数据
将整理好的数据按照问题发生频率从高到低进行排序 ，以便制作排列图。
创建图表
选择图表类型
05
CATALOGUE
实例展示
实例一：生产过程中的不良品分析
总结词：通过排列图（柏拉图）分析 生产过程中出现的不良品，找出主要
问题并采取措施解决。
详细描述
收集生产过程中不良品的种类、数量 等数据。
使用Excel制作排列图（柏拉图），按 照不良品数量从大到小进行排列。
分析排列图，找出主要问题，如某一 类不良品数量特别多。
优先次序的确定有助于制定改进 措施，持续改进产品或服务质量 。
制定改进措施
针对主要问题制定措施
通过排列图确定的主要问题，可以针对性地制 定改进措施。
实施改进措施
制定改进措施后，需要具体实施，以解决主要 问题。
监测改进效果
实施改进措施后，需要监测效果，评估是否解决了主要问题，并据此调整措施 。
04
通过排列图，可以明确问题的优先级 ，合理分配资源，集中力量解决主要 问题。
优先级排序
排列图可以用于确定问题的优先级， 将问题按照影响程度进行排序，优先 解决影响最大的问题。
优先次序的确定
01
关键问题优先
排列图可以清晰地显示出哪些问 题是关键的，因此应该优先解决 。
02
03
资源有效利用
持续改进
优先解决关键问题可以更有效地 利用资源，避免浪费在次要问题 上。
(完整版)用excel画颗粒级配曲线
exceI中颗粒级配曲线的画法首先，将粒径以及小于某粒径的土所占的分数填在excel然后将数据全部选中点击菜单栏的插入选项，在下拉菜单中选择图表，出现如图界面选XY 散点图，在右侧字表图类型中选择第三个，即无数据点平滑散点图回BlJ45LO1213 1438I*SM接下来点击下hi V 卜卜 \Sh^tl 12 /ihefi 1J_/ffl] W （I ） 謁sfi© 视雨灼 肉入⑴ 蒂式① 丁且⑴ 聃糕⑪ 同□吐1 稠创血口也90瓦丨爭島E - il il 營孕l （m0.002*壮典=aj'i&1栓径【irn ：2水亍某粒径的土萨占分数（X 子 E^KSll?-比誌花用平亡统单忙 ]十咸叩|桜堆类型自电乂类里.E^K31<£：- 血柱廉閱 H 議孫图 克折犠51°馆闻L U R S I◎圆环期 歯r 窑低测 解曲肖甜色文肾Q 綁楊⑴ 視图电）殒入「格式Q）工貝① 数免迎窗口⑩ WQI）I》©I為吐治231 诞入.需要菸就的问盪粒包（nm）J2小丁莫粒径的土所占分数的）阿3q5679101112131516171819202122232425262728293031K > M \ Sixestl/Slice (2/ SLise 13/点克士艺我I—f I畠据区域系列飲拓凶域Q）糸列产生E•吨•貝JIL）0.25HL数字C6.5;°81 2」2K«/s * A审嚮LOssU KJ fl -35>1t EXC... UL-]闵I 塞J圭和=3蛙.的T靈宇在 标 题 中 输 入 图 表 标 题， X 轴 Y 轴 标 示 量， 选 中 网 格 线 选 项 卡A 弓 C D E FC HIJ KLNP1 粒症CirnL 20.2i C.l临0.02 <LU 】O(KJ> C.(K2 2 3 屮于某粒胫吃土听疔分数 0 1W75.7 6L5 413 2b.i1610>934 £/1 g CHF\I 刃"TB L ]| w 7 u =RT hE.'t ' f 仝 ；邑|丈件巴 骗槓② 训囚叩 ffiA© W IflO? wJT 丙口世 命防⑧■ J J ,. J . 且爺屯二F /|吟・卩・|靠乞”訂訂|・・10 11 12 13 iq 15 16 17 L819 20訂稼塞：坐彌］剛a 戦|酮 ］掘毎鈕 矍耒标範a谿a 忧料⑧ 梢罡(mm ) 過伯［Ylfttlf ］于于英粒垃的土所占的分澈go n■tta—K 上Ta/23劄25茨27h21 22 is§-T^28卜M \riicctL X jhicti! /Skt e -3/文杵① 編轲⑥ 探司密 陌入9 格式g 二辰① SS1）童口型 帮動③ 存工丢手秆汁曲訂•」弓3垮9 申IA 黔CI '召>»*“"• e 艺•斡列塑F 小曲 •前伽皿厘 < 105 < B / U 辜兰W 虽镇％，協鹦=Qi Dfl .fl 7^1TAB | 匚DEF~GHIJ厂L M W 0 P T |数字 ¥ 阴科 | 诅JflS h .■ - .ftExc.,tf 5 -na粒任jnri)<|叶其粒栓的土加占分數（>）7a J_ 1117.13 / 15 L& _7 IS为21 21 22 23 24 25 26 27 ?8 29 3U 31.I* « 卜 H \ Shes 11 / jkeelS/SliEe-tOy100 75.7 51.5 41.316 102grsM^qi:W 次要冋槪u ： 空苗附诩 団主雯冋格蛭0.02I —站川r 坐纭擾0.)1CJO5，都打上对号，然后直接点完成，记得到大致曲线。
QC小组培训(散布图、直方图)
QC七大手法---散布图
提问答疑
2
直方图
histogram
QC七大手法---直方图
目
CONTENTS
录
一、定义 二、作用 三、名词解释 四、绘制步骤 五、注意事项 六、观察与分析 七、案例演示
QC七大手法---直方图
一、定义
直方图又称品质分布图，是一种将搜集来的质量数据分 成若干组，在直角坐标系中，以组距为横轴，以该组距内相 应的频数为高度，按比例连接起来的若干矩形图。
六、直方图法的观察与分析
1.直接的图形观察 （2）常见的六种典型直方分布图所代表的意义
偏向型：其分左偏向型和右偏向型。它的特点 是直方图的顶峰偏向一侧，也叫偏坡型，当技 术标准要求是单一侧向时，常出现此种情况， 有的是由于操作者的加工习惯引起的。 例如：在加工轴的时候往往偏大，而在加工孔 的时候往往偏小等。
QC七大手法---直方图
五、注意事项 1.关于分组的问题 分组的结果并非只有一个，所以在制图的过程中，如果遇到无法再 进行的时候，就需要回过头来重新进行分组，如果还不行的话，可以继 续调整组数。 2.关于数据分配 在分好组进行数据分配过程中，如果遇到有数据无法分配，既有可 能是当初分组出现了问题，也有可能是计算组界的时候出现了问题。这 个时候，就需要将已完成的步骤重新做一遍或对分组的组数进行调整。
（a）正常型
QC七大手法---直方图
六、直方图法的观察与分析
1.直接的图形观察
（2）常见的六种典型直方分布图所代表的意义
孤岛型：它的特点是在远离分布的地方出现 小的直方图形，犹如孤岛。 “孤岛”的存在表示有不同规格的产品混在 一起或短时间内有异常因素在起作用，使加 工条件发生了变化。
（b）孤岛型
Excel_插入图表 正态分布图制作(输入数据自动生成)
数据的小数位数112数据个数298目标值440最大值479控制上限460最小值406控制下限4203平均值441标准偏差11.64567在系列里将每个X=Normaldistrib Y=NormalDistrib控制下限 控制上限目标值 391.4 398.4 405.4 412.4 419.4 426.4 433.4 440.4 447.4 454.4 461.4 468.4 475.4 482.4 489.4正态分布图不合格区域 合格区域 控制下限 控制上限 目标值第ab第三步，图表修第四步，如何去第制作步骤：在工作表Data里输入你的原始数据定义名称：Time=OFFSET(Data!$A$1,1,0,COUNTA(Data!$A:$A)-1,1)Data=OFFSET(Time,0,1)计算下列值：数据的小数位数可选数据个数可选最大值最小值平均值标准偏差定义名称：AvgValue=Main!$C$7LowValue=Main!$F$6MaxValue=Main!$C$5MinValue=Main!$C$6SDValue=Main!$C$8TgtValue=Main!$F$4UpValue=Main!$F$5在工作表Calculation里计算：数据刻度A2=ROUND(AvgValue-340*(MaxValue-MinValue)/500,Main!$C$2)A3~A1001=ROUND(A2+(MaxValue-MinValue)/500,Main!$C$2)正态分布图数据=NORMDIST(A2,AvgValue,SDValue,FALSE)NORMDIST函数帮助信息：NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)X 为需要计算其分布的数值。
Mean 分布的算术平均值。
Standard_dev 分布的标准偏差。
Cumulative 为一逻辑值，指明函数的形式。
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-散布图
QC七大手法散佈圖教育訓練教材一、何謂散佈圖：就是把有關聯的對應數據，在方格紙上以縱軸表示結果，以橫軸表示原因；然後用點表示分佈型態，根據分佈的型態，來判斷對應數據之間的關係。
二、目的：分析對應數據彼此間之相關性，做出正確之判定。
而所謂對應數據就是成對的數據，一般來說成對數據有三種不同的對應關係。
1.原因與結果數據關係。
2.結果與結果數據關係。
3.原因與原因數據關係。
工作場所的光線明亮度與工作生產力的高低所組成的原因與結果數據關係。
另外，例如，品管圈開會長短是原因，主題完成的有形效益是結果，這也是屬於原因與結果數據關係。
在一群人中身高與體重組成的對應數據就是結果與結果數據關係。
但是一群人身高為結果而以他們父母身高數據來看即是原因與原因數據關係。
又例如工廠零傷害運動，災害就是這項運動的結果，但運動中的安全動作與安全設備周全就是原因與原因的對應數據。
如果是兩種沒有相關聯的數據所製作出來的散佈圖是無法做正確判斷。
三、散佈圖製作的五個步驟：1.蒐集相關的對應數據，至少三十組以上，並且整理寫到數據表上。
在特性要因圖上對特性和要因，要因與要因加以探討，這些數據都可以蒐集整理寫在數據表上。
數據太少時是無法明確判斷相互間的關係，所以數據至少三十組以上。
2.找出數據中最大值和最小值。
如下表：3.畫出縱軸與橫軸刻度，計算組距。
蒐集的數據都是相對應的數據，一般以橫軸代表原因，縱軸代表結果。
特別要注意的一點，橫軸和縱軸的長度都要差不多長，不可以相差太多，否則在圖形上都無法判斷他們的相關性。
組距的計算應以數據中的最大值-最小值，原因與結果的數據都必須可計算出來，將組距除以軸長及得知每一個刻度的數值。
4.將各組對應數據標示在座標軸上。
各組對應數據在方格紙上，但如果同一交會處上產生兩組數據重複時可畫上兩重圓記號，如三組數據同時畫上三重記號。
5.記入必要事項。
當各組數據都標示在座標軸上之後，把蒐集數據的目的、數據數量產品名稱或工程名稱、繪製者、日期都記載清楚，並將圖形所得心得紀錄圖形旁邊空白處。
QC工具之散布图
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
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散布图的应用及判断
②建立直角坐标系，把数据分别标在坐标系上。
外壳成型温度与硬度分析散点图
60
58 56 （X=890，Y=56）
硬 54 度
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散布图的应用及判断
（一）计算出相关系数γ Γ=0.814 （二）查出临界相关系数 可以根据N-2和显著性水平α查相关系数检验表可以得到。本例中， N-2=28，α取0.05（也可以取0.01），查表的 =0.361. （三）判断。规则如下： 若 ，则X与Y相关； 若 ， 则X与Y不相关 。 本例中， ， 固外壳成型硬度与温度相关。 0.814 0.361 相关强弱判断： |r|<0.4 为低度线性相关； 0.4≤|r|<0.7 为显著性相关； 0.7≤|r|<1 为高度线性相关。 可知本例中为高度线性相关，即得出结论：外壳成型硬度与 温度强正相关。
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散布图的应用及判断
相关系数检验表
α
N-2
1 2 3 4 5 6 7 8
0.05
0.997 0.95 0.878 0.811 0.754 0.707 0.666 0.632
0.01
1 0.99 0.959 0.917 0.874 0.834 0.798 0.765
α
N-2
21 22 23 24 25 26 27 28
硬 度
Y
46
44 42 40
（X=810，Y=47）
800 810 820 830 840 850 860 870 880 890