七大手法之散布图与直方图

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QC七大手法及其他常用图表介绍

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

单方面决定

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

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)。

QC七大手法知识

QC七大手法知识

3.偏峰型。 数据的平均值位于中间值珠左侧(或右侧), 从左至右(或从右至左),数据分布的频数 增加后突然减少,形状不对称。当下限 (或上限)受到公差等因素限制时,由于心 理因素,往往会出现这种形状。
4.陡壁型。 平均值远左离(或右离)直方图的中间值一, 频数自左至右减少(或增加),直方图不对 称。当工序能力不足,为找出符合要求 的产品经过全数检查,或过程中存在自 动反馈调整时,常出现这种形状。
❖ (三)如何使用直方图:
❖ 根椐直方图形状,对总体进行初步分析 1.直方图的常见类型
❖ 1.标准型(对称型)。数据的平均值与 最大 值和最小值的中间值相同或接近,平均值 附近的数据的频数最多,频数在中间值向 两边缓慢下降,以平均值左右对称。这种 形状是最常见的。
❖ 2.锯齿型。作频数分布表时,如分组过多, 会出现此种形状。另外,当测量方法有问 题或读错测量数据时,也会出现这种形状。
(二)直方图的作图步骤:
第一步:收集数据,作直方图的数据一般大 于50个,最少不得小于30个。
❖ 第二步:求极差 R。(R= Max-Min=356-332=24)
❖ 第三步:根据样本量 n,确定分组的组数和组 距。
❖ 组数:分组太多,每组内出现的数据个数很少, 作出的直方图过于分散或呈现锯齿状:分组太 少,数据会集中在少数组内,而掩盖了数据的 差异。通常选组距 h为接近 R/k的某个整数值。 'n=100, k=9, R/k=24/9=2.7,故取 h=3。
3.按原料分层
可以按原料供应商、按原料批次进行分层。 为弄清哪些产品与原料有关,必须对批号有明 确的记录。
4.按时间分层
可以按上午或下午,日班或夜班进行分层。
5.按作业环境状况分层

品管七大手法

品管七大手法

品管七大手法品管七大手法:1•检查表——收集、整理资料;2•柏拉图——确定主导因素;3•散布图——展示变量之间的线性关系;4•因果图——寻找引发结果的原因;5•分层法——从不同角度层面发现问题;6•直方图——展示过程的分布情况;7•控制图——识别波动的来源;1.什么是检查表检查表又称调查表,统计分析表等。

检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或许正因为其简单而不受重视,所以检查表使用的过程中存在的问题不少。

不妨看看我们现在正在使用的各种报表,是不是有很多栏目空缺?是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改?是不是有很多栏目内容有待修改?检查表是以简单的数据,用容易理解的方式,制成图形或表格,必要时记上检查记号,并加以统计整理,作为进一步分析或核对检查之用。

2.什么是柏拉图?柏拉图为意大利经济学家所发明,根据收集的项目数据,按其大小顺序从左到右排列的,从柏拉图中可看出哪一项有问题,其影响程度如何,从而确定问题的主次,并可针对问题点采取改善措施.柏拉图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图(Pareto)的名字而得名。

在质量管理过程中,要解决的问题很多,但往往不知从哪里着手,但事实上大部分的问题,只要能找出几个影响较大的原因,并加以处置及控制,就可解决问题的8 0%以上。

柏拉图是根据归集的数据,以不良原因,不良状况发生的现象,有系统地加以项目别(层别)分类,计算出各项目别所产生的数据(如不良率,损失金额)及所占的比例,再依照大小顺序排列,再加上累积值的图形。

柏拉图分析的步骤;(1)将要处置的事,以状况(现象)或原因加以层别。

(2)纵轴虽可以表示件数,但最好以金额表示比较强烈。

(3)决定搜集资料的期间,自何时至何时,作为柏拉图资料的依据,期限间尽可能定期。

(4)各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。

(5)绘上柱状图。

(6)连接累积曲线。

柏拉图法(重点管制法),提供了我们在没法面面俱到的状况下,去抓重要的事情,关键的事情,而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的,而是有数据依据的,并用图形来加强表示。

质量统计七大手法

质量统计七大手法

质量统计七大手法质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。

主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。

其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值,预测.验证并测量和评定产品质量特性。

为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法,下述即常用的统计方法及其应用。

一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断二.统计控制图(X –R.P.C控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。

三.试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。

四.建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时,对产品和过程的特性进行分析。

五.进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。

为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。

六.抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在:1.发现质量管理过程中的薄弱环节,对质量改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素,使质量追溯有据可依﹔3.验证质量控制方法有效性。

以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技朮的应用一直方图直方图有称柱状图,是将囤积数据汇总.分组,并将每组数据绘成柱状图,依统计数据的分布形状,进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。

运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起,以分析该类现象对产品质量的影响程度。

2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤,将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况,合理的组数鱼样本总数的关系通常为:(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值:1.全距:代号为R,是数据中最大值与最小值的差,即2.组距代号为,组距(h )=R /组数,组距通常选整﹔3.确定组界:最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或0.1最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值,也称中值。

品管七大手法讲解QA必会技能

品管七大手法讲解QA必会技能

工程人员未切实验证
定位方式不合理
模修人员ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ修方式不当
多次折弯累积偏差
折弯间隙变化影响大 品管人员未作CSI验证
锁扣不 回弹
实配间隙小
对变异要求苛刻
3-3.两类特性要因图:
模具、设备
人员
模具定位不稳定 模具改善不及时
品管人员检查不落实 责任心不强
模具设计不合理 设备维修不力
产线未做好自主检查 模修人员技能不够
台湾
95% 96% 93%
大陆
94% 93% 92%
结果显示,周师傅的方法配美国材料良品率最高,为98%.
3-2.实例二: 冲压成型质量状况日报表
日期:
班别: □ 白班 □ 夜班
模号: 第一套 □ 第二套 □ 第三套 □
制 程不良项目
序 厂 生 良 制 制 来 总 拉裂
其它
程程料 不





不 良 数
………… ………… …… ………… ……………… … … … … … … … … … …. … … … … … … … … … … … … … … … … ... … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …. … … … … ………… ………… …… ………… ……………… … … … … … … … … … … … … … … … … 170 … … … 最大值 … 124 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 最小值
3-6.直方图:
D.决定组距: 组距=全距/组数 E.决定各组之上下组界. 1.最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2 2.最小一组的上组界=下组界+组距=123.5+4=127.5 依此类推. F.作次数分配表.(如附表)

七大手法之散布图与直方图

七大手法之散布图与直方图

散布图应用案例
案例一
某工厂生产线上,发现产品不合格率异常升高。通过绘制散布图,将产品不合格率与生产过程中的关 键变量(如温度、压力、时间等)进行关联分析,发现温度是影响产品不合格率的主要因素。通过调 整温度参数,产品不合格率得到有效控制。
案例二
某医院对患者的病情状况与治疗效果进行评估。通过绘制散布图,将患者病情状况与治疗效果进行关 联分析,发现治疗效果与患者病情状况存在一定的相关性。这为医生制定治疗方案提供了有价值的参 考信息。
质量控制
用于分析产品质量数据,了解产品特性的变化趋势,找出潜在问题。
统计分析
用于探索两个变量之间的关系,判断是否存在关联性。
实验设计
用于实验数据的初步分析,了解实验因素与结果之间的关联。
预测与决策
用于预测未来趋势,辅助决策制定。
02
直方图介绍
直方图的定义
直方图是一种用于表示数据分布的图 形,它将一组数据按照一定的分类方 式进行整理,并使用矩形条表示各类 别的频数或频率。
直方图应用案例
案例一
某电商网站对用户购买行为进行分析。 通过绘制直方图,将用户购买量与商品 价格进行关联分析,发现商品价格在某 个区间内购买量最高。这为电商网站制 定价格策略提供了有力支持,有助于提 高销售额。
VS
案例二
某制造企业对其生产线上各工序的加工时 间进行分析。通过绘制直方图,将各工序 加工时间进行统计展示,发现某工序加工 时间过长,影响了整体生产效率。企业针 对此问题进行了工艺优化和设备更新,有 效提高了生产效率。
制作条形图
根据整理后的数据,使用矩形 条表示各类别的频数或频率, 并按照分类方式进行排列。
添加标题和注释
在图表上添加标题和必要的注 释,以帮助读者更好地理解图 表内容。

QC七大手法及其他常用图表介绍

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。

品质管理(QC)七大手法详解

品质管理(QC)七大手法详解

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。

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。

1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。

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

层别法一般和柏拉图、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:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④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、柏拉图柏拉图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,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。

1、分类1)分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。

A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等。

2)分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。

A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果。

数据分析工具——QC七大手法

数据分析工具——QC七大手法

数据分析工具——QC七大手法QC七手法:QC七手法又称为QC七工具,一般指旧QC七手法,即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。

是质量管理及改善运用的有效工具. 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。

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.因果图、柏拉图、检查表、层别法、散布图、直方图、统计图、棒状图、饼图、带状图、推移图、雷达图、管制图1.因果图(特性要因图、石川图、鱼骨图):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)。

1.1用途说明:整理问题、追查真正的原因、寻找对策。

1.2制作步骤:1。

决定问题或品质的特性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。

1.3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。

七大手法之散布图与直方图

七大手法之散布图与直方图

L X’ Y’
L Y’ Y’
X’
6. 查出临界相关数据(γα )。
249.6
= 0.814
176.3 533.2
根据N-2和显著性水平α查表求得γα=0.361(α = 0.05)
7. 判断。判断规则:
γ= 0.814 > γα= 0.361 ,所以钢的硬度与淬火温度呈强正相关。
后附相关系数检查表
以上三种判断方法对同一实例进行分析判断的结论是一致的。
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质量管理七大手法培训教材
相关系数检查表
α
N-2
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
0.05
0.413 0.404 0.396 0.388 0.381 0.374 0.367 0.361 0.355 0.349
0.01
0.526 0.515 0.505 0.496 0. 487 0.478 0.470 0.463 0.456 0.449
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
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2. 象限判断法
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3. 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。
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6.直方图
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定义
直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的 长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔,长方形的高 度表示在给定间隔内的数据数。

QC七大手法详解

QC七大手法详解

QC七大手法概述新旧七种工具都是由日本人总结出来的。

日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后,1979年又提出新七种工具。

之所以称之为“七种工具”,是因为日本古代武士在出阵作战时,经常携带有七种武器,所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。

除了新旧七种工具以外,常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

本次课程,主要讲的是QC七大手法,QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。

旧七种工具是我们本次课程的内容,也是我们将要大力推行的管理方法。

从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。

这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。

旧QC七大手法之-:查检表一、概述检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或许正因为其简单而不受重视,所以检查表使用的过程中存在的问题不少。

不妨看看我们现在正在使用的各种报表,是不是有很多栏目空缺?是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改?是不是有很多栏目内容有待修改?二、定义以简单的数据,用容易理解的方式,制成图形或表格,必要时记上检查记号,并加以统计整理,作为进一步分析或核对检查之用。

三、目的记录某种事件发生的频率。

四、时机1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时;2.当你想了解某件事件发生的次数时;3.当你想收集资讯时。

五、检查表种类1.不合格项目的检查表;2.工序分布检查表;3.缺陷位置检查表;4.操作检查表。

六、使用检查表的注意事项1.应尽量取得分层的信息;2.应尽量简便地取得数据;3.应立即与措施结合。

应事先规定对什么样的数据发出警告,停止生产或向上级报告。

4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的,必须重新研究和修订。

5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。

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6.直方图
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定义
直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的 长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔,长方形的高 度表示在给定间隔内的数据数。
◆直方图的作用 1. 2. 3. 显示质量波动的状态; 较直观地传递有关过程质量状况的信息; 当人们研究了质量数据波动状况之后,就能掌握过程的状况,从
后附相关系数检查表
以上三种判断方法对同一实例进行分析判断的结论是一致的。
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相关系数检查表
α
N-2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.997 0.950 0.878 0.811 0.754 0.707 0.666 0.632 0.602 0.675 1.000 0.990 0.959 0.917 0.874 0.834 0.798 0.765 0.735 0.708 0.05 0.01 N-2 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.553 0.532 0.514 0.497 0.482 0.468 0.456 0.444 0.433 0.423 0.684 0.661 0.641 0.623 0.606 0.590 0.575 0.561 0.549 0.537
+ Y’ )和∑ ( X’ + Y’ ) 2。
(∑X’ )(∑ Y’) L X’ Y’ = ∑ X’ Y’ N -
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3.
L X’ L X’
X’ Y’
相关系数判断法
5. 计算相关数据(γ )。 γ =
L Y’ Y’
6. 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。 7. 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
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2.
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: 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
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5.散布图
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定义
--散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图 示技术。在散布图中,成对的数据形成点子云,研究点子云的分布状态 便可推断成对数据之间的相关程度。
--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。
第 3页
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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
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六种典型的点子云形状图
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实例-钢的淬火温度与硬度的相关关系判断
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1.
对照典型图例判断法
第 2页
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作图步骤
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,可围绕数据点画同心
圆表示)。
5. 判断(分析研究点子云的分布状况,确定相关关系的类型)。
而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
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作图步骤
1. 收集数据(作直方图数据一般应大于50个)。
2. 确定数据的极差(R = X max - X min)。
3. 确定组距(h = R÷ k,一般取测量单位的整倍数)。
组数 k 选用表 数据数目 50~ 100 100~ 250 250以上 组数k 5~ 10 7~ 12 10~ 20
图例
调整要点
TL 能力不足型
M
TU 已出现不合格品,应多 方面采取措施,减少标准偏 差S或放宽过严的公差范围。
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3.
相关系数判断法
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3.
相关系数判断法
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3.
值。
相关系数判断法
注:① 表中X’ 值是( X-800)1/10的简化值; Y’值是( Y-40 )× 1的简化 ② 表中X’ + Y’ 、( X’ + Y’ )2栏是校对栏,以免X’ 、Y’、X’2、 Y’2 、X’ Y’各栏计算错误,导致相关性结论错误。校核公式是: ∑( X’ + Y’ )=∑X’ +∑Y’ ∑( ’ + Y’ ) =∑X’ +2∑( X’ + Y’ )+∑Y’ 4. 计算 LX X’ X’ 、 L Y’ Y’ 、 L X’ Y’ 。 ( ∑X’) 2 ( 141) 2 =839 - L X’ X’ = ∑ =176.3 N 30 X’2 -
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质量管理七大手法培训教材 6.作图
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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直方图的形状分析与判断
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质量管理七大手法培训教材
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质量管理七大手法培训教材
与规范界限(公差)的比较分析
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常见类型
α
N-2
35 40 45 50 60 70 80 90 100 200
0.05
0.01
0.325 0.304 0.288 0.273 0.250 0.232 0.217 0.205 0.195 0.138
0.418 0.393 0.372 0.354 0.325 0.302 0.283 0.267 0.254 0.181
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2.
象限判断法
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3.
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. 3. 4. 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’ 计算L X’ X’ 、 L Y’ Y’ 、 L X’ Y’ 。 L X’ X’ = ∑ X’2 - L Y’ Y’ = ∑ - ( ∑X’) 2 N Y’2 ( ∑ Y’) 2 N
α
0.05
0.01
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相关系数检查表
α
N-2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0.413 0.404 0.396 0.388 0.381 0.374 0.367 0.361 0.355 0.349 0.526 0.515 0.505 0.496 0. 487 0.478 0.470 0.463 0.456 0.449 0.05 0.01
5. 计算相关系数(γ )。 L X’ = γ = Y’ L X’ L Y’ Y’
X’
= 0.814
6. 查出临界相关数据(γα )。
根据N-2和显著性水平α查表求得γα=0.361(α = 0.05)
7. 判断。判断规则: γ= 0.814 > γα= 0.361 ,所以钢的硬度与淬火温度呈强正相关。
2 2 2
L Y’ Y’ = ∑ -
Y’2
( ∑ Y’) 2 ( 312) 2 =3778 - =533.2 N 30
141× 312 (∑X’ )(∑ Y’) L X’ Y’ = ∑ X’ Y’ =1716- =249.6 30 -
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3.
相关系数判断法
249.6 176.3 533.2
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常用组数k
10
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4. 确定各组的界限值(界限值单位应取最小测量单位的1 / 2)。
5. 编制频数分布表(统计各组数据的频数 f )。 6. 按数据值比例画横坐标。 7. 按数据值比例画纵坐标。 8. 画直方图。在直方图上应标注出公差范围(T)、样本大小(n)、
样本平均值(
的位置等。
)、样本标准偏差值(s)和
、公差中心 M
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实例
+0.50
某厂产品的重量规范要求为1000 1. 收集数据。
+0
(g)。
n=100
注:表中数据是实测数据减去1000g的简化值。 第22页
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5. 编制频数分布表。
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