散布图

散布图

散布图又称相关图，是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性，进而控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。产品质量是以一系列的特性表现出来的，而这些特性又与各种因素相关联，通过散布图将两种有关的数据列出，用点子打在坐标图上，然后观察两种因素之间的关系。

绘制散布图的方法如下：

（1）收集数据。收集不少于30组（量小不易发现趋势）的数据，并按一一对应关系列成数据表。

（2）画出坐标图X轴、Y轴，并标出刻度。X轴、Y轴的极限长度最好取基本相等的长度，以便分析相关性。若两组数据是特性和原因关系（如价格与成本），X轴表示原因数据（成本），Y轴表示特性数据（价格）；若两组数据是特性关系（如身体健康状况与遗传基因），则常用X轴表示易测定的特性（身体健康状况），Y轴表示难测定的特性（遗传基因）。

（3）描点。将一一对应的数据描绘到图上，若有两组或多组数据完全相同，则可用圈（○）表示。

（4）判断。研究点子的分布状况，确定其相互关系的类型及密切程度。

根据测量的两组数据绘成散布图后，即可从图上点子分布状况来分析两组数据间的关系及密切程度。数据关系通常有六种基本形状：

（1）强正相关。即X增大，Y也显著增大。对此，一般控制了X，Y也能得到相应的控制。

（2）弱正相关。即X增大，Y也增大，但增大不明显。对此，除考虑X因素外，还要分析是否有其他因素的影响。可进行分层处理，寻找工序以外的其他影响因素。

（3）强负相关。即X增大，Y显著减小。对此，一般控制了X，Y也能得到相应的控制。

（4）弱负相关。即X增大，Y减小，但不明显。对此的处理与弱正相关相同。（5）不相关。即X与Y两个因素不存在相关关系。

（6）非线性相关。即X增大，Y也增大（或减小），但当X增大到一定程度时，

X再增大，Y反而减小（或增大）。对此，在某一数值前，按正（负）相关处理；超过该数值后，按负（正）相关处理。