QC七大手法之散布图剖析
QC旧七大手法概述
QC七大手法
UCL A区 B区 C区 CL C区 B区 A区 LCL 图九－1
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CL＋3σ CL＋2σ CL＋σ CL CL-σ CL-2σ CL-3σ
QC七大手法
由于过程正常的情况下，下述8种准则出现的
概率都很小，若出现即判断过程异常。 准则1：一个点落在A区外；如图九－2
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QC七大手法
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QC七大手法
程调整到稳态后，才能延长控制图的控制限 作为控制用控制图，这就是控制用控制图阶 段。故日本有句名言：“始于控制图，终于 控制图”。所谓“始于控制图”是指对过程 的分析从应用控制图对过程进行分析开始； 所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束， 最终建立控制用控制图。 分析用控制图
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QC七大手法
偶然波动与异常波动都是产品质量的波动，
控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常 波动的科学界限。 常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因 素两类因素。
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QC七大手法
4、控制图的作用：按下列情形分别考虑 情形1、应用控制图对生产过程进行监控，如 出现图上的点上升趋势，显然过程有问题， 故异因刚一露头就可发现，于是可及时采取 措施加以消除，这当然是预防。 情形2、更经常的是控制图上的点无任何预兆， 突然出界显示异常。这时应查出原因，采取 措施加以消除。
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QC七大手法
控制用控制图
当过程达到所确定的状态后，才能将分析用 控制图控制限延长作为控制用控制图。进入 日常管理后，关健是保持所确定的状态。经 过一个阶段使用后，可能又会出现异常，这 时应查出异因，采取必要措施，加以消除， 以恢复统计控制状态。
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QC七大手法
9、判异准则 判异准则有两类：①点子出界应判异；② 界内点排列不随机判异。关于判异准则，常 规控制图的标准GB/T4091-2001有8种准则， 将控制图等分为6个区、每个区宽1σ。这6个 区的编号为A、B、C、C、B、A。（如图九 －1）其中两个A区、B区及C区关于中心线 CL对称；需要指明的是这些判异准则主要适 用X均值图，且假定质量特性值服从正态分布。
QC七大手法解析
B.从形态趋势的显著性上可分为：
（1）强相关 （2）弱相关
三、层別法
1.何谓层别法？
层别法就是针对部门別、人別、工作方法別、设备、地点 等所收集的数据,按照它们共同的特点加以分类，统计的 一种分析方法.
也就是为了区别各种不同原因对结果的影响,而以个別
原因为主,分別統計分析的一种方法.
2.以什么观点來加以層別
第二讲
一、柏拉图
1.何谓柏拉图(排列图)?
根据收集的数据,以不良原因、不良状况、不良发生位 置或客戶抱怨的种类.安全事故等不同区分标准,找出比率 最大的项目或原因並且以所构成的项目，依照大小顺序排 列,再加上累积值的图形.由构成比率很容易了解问题的重 点与影响的程度,以比例估计最多的项目着手进行改善,一 般遵循80/20原则,较为容易得到改善成果
3.数据的种类
A.定量数据:长度、时间、重量等測量所得数据,也称计量; 值; 以缺点数,不良品数來作为计算标准的数值称为计数值. B.定性数据:以人的感觉判断出來的数据,例如:水果的甜度 或衣服的美感.
4.整理数据应注意的事項
A.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据。 B.要清楚使用的目的. C.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致. D.数据收集完成之后,一定要马上使用.
4.層別法的使用
活用层別法时必须记住两个重点:
（1）在收集数据之前就应使用层别法
在解决日常问题时,经常会发现对于收集來的数据必须浪
费相当多的的精神來分类,並作再一次的统计工作，再得
到适合的数据.所以在收集数据之前应考虑数据的条件背 景,先把它层別化,再开始收集数据。
（2）QC手法的运用应特別注意层別法的使用.
8.查检表的使用
QC七大手法和-新QC七大手法(简体)ppt课件
第四章 系統圖
二、使用范围： v新产品研製过程中设计质量的展开； v制订质量保证计划,对质量活动进行展开； v可与因果图结合使用； v目标、方针、实施事项的展开； v明确部门职能、管理职能； v对解决企业有关质量、成本、交货期等问题 的创意进行展开。
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第四章 系統圖
三、系統图的特點
v狠容易地对事项进行展开； v易於统一成员的意见； v容易整理，手段又一目了然；
第一章 品管七大手法簡介
v品管七大手法： v检查表——收集、整理资料； v排列图——确定主导因素； v散佈图——展示变数之间的线性关係； v因果图——寻找引发结果的原因； v分层法——从不同角度层面发现问题； v直方图——展示过程的分佈情况； v控制图——识别波动的来源；
1
第一章 品管七大手法簡介
手段4 要因1
手段1
7
手段5
2
目 的
手段6 手段2
手段7
3
4
手段8
8
手段3 手段9
5
手段10
6
9
A部门 B部门 C部门 D部门
工程1 活动要项1
2
工程2 3
4
工程3 5
6
7
工程4
8
9
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第三章 关联图
五、关联图做法：
v决定题目—以标记写出主题； v小组组成—集合有关部门人员组成小组； v资料收集—运用脑力激荡，寻找原因； v用简明通俗的语言作卡片； v连接因果关系制作关联图； v修正图形—讨论不足，修改箭头； v找出重要专案、原因并以标记区别； v 形成文章—整理成文章使别人易懂； v提出改善对策； v 提出改善對策；
3月 4月 5月 356 353 332 283 272 245 178 168 144 90 94 82 27 23 16 934 910 819
QC七大手法的解析及作法
QC7大手法特性QC七大手法1.根据事实﹑数据发言2.───────图表﹑查检表﹑散布图2.整理原因与结果之关系以探讨潜伏性之问题───────特性要因图3.有变异性存在，须考虑平均值与变异数4.───────直方图﹑管制图4.数据须根据来源考虑适当分层5.───────层别法5.重点管理，对影响较大之2～3项原因采取措施6.───────柏拉图—1—查检表 ( Check Sheet )一﹑何谓查检表说是一种为了便于汇集数据，使用简单记号填记并予统计整理，俾作进一步分析或做为核对﹑检查之用而设计的一种表格或图表。
二﹑查检表的设计要领查检表并无一定的标准格式，只要根据使用的目的，以及为求方便使用，利于作统计分析，而去设计适合自已所需的查核表：2-1．应能迅速﹑正确﹑简易地收集到数据2-2．记录时要考虑到能层别2-3．数据履历要清楚2-4．尽可能以符号，数字记入，避免使用文字2-5．查检项目不宜太多，以4～6项为原则2-6．最好能一次记录下来后，就能表示出图表状况来2-7．如能写实图形，更可一目了然2-8．查检表配合目的，必要时检讨修正2-9．预留定位，以供实际查核中，可再增列－2－三﹑查检表的种类与作法查检表的种类──记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目，原因及分布情形。
──点检用查检表主要功用为确认作业﹑机器﹑整备既预防措施实施情形。
查检表的设计步骤1.明确目的2.决定查检项目3.决定抽检方式4.决定查检条件5.设计表格实施查检四﹑查检表之应用4-1．有问题必须迅速地采取措施4-2．问题若未获解决，马上研究采取适当措施4-3．查检表之项目应随着工程的改善而改变内容4-4．查检表应能反应出下一工程或市场的关系4-5．由记号即能判断，并采取行动4-6．收集的数据应能获得层别的情报4-7．进行数据收集时，先准备好查检工具4-8．让收集者了解收集目的及方法4-9．收集的数据非所欲得者，检讨后重新收集之4-10．基准须一致4-11．计算单位符合实际4-12．考虑样本数－3－五﹑数据收集5-1．数据收集的意义5-2．数据的分类Ａ．依来源分Ｂ．依时间先后分Ｃ．依特性分5-3．数据收集的目的为了把握现状﹑解析﹑管理﹑调节既判断是否合格5-4．数据收集的步骤5-5．数据收集的要领六﹑数据的整理6-1．数据整理之方法6-2．数据要理的步骤6-3．数据整理注意事项七﹑个案研习(CASE STUDY)－4－层别观念一﹑何谓层别观念1.是为发现问题要因最有效，最简单的手法，最基本的观念。
常用数据分析方法及QC七大手法
QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 用途： ❖ 1、从分布的形态了解产品是否受控； ❖ 2、测知数据之真假； ❖ 3、用于制定公差或规格界限； ❖ 4、调查是否有群体混杂现象；
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QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 制作方法：
❖ 1、数据收集：用测量工具对要分析的特
性进行抽样测量，抽样应均匀，数据n应 在50组以上.
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制作方法同柏拉图相同，在选择图表类型不同
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课程结束
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谢谢观看/欢迎下载
BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
❖ 步骤三、决定中小要因
物料
机器
人员
品质 特性
环境
方法
步骤四、决定影响问题点的主因寻找对策
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特性要因图的制作方法
❖ 注：特性要因图一般与层别法、柏拉图结合 使用，有效地解决并控制质量问题点
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QC七大手法简介 —— 直方图
❖ 直方图： ❖ 定义：又叫次数分配表.即将所收集的数
据按多个相等的区间进行分配，将相应数 量用柱形图进行表示，并通过数据的分布 趋势找出相连的品质信息的QC手法。 ❖ 根据所收集到的数据可以计算出平均值、 标准差，并可以测知其分配形态，订定规 格界限或作规格比较。
❖ 作用： 直观地了解两种变量之间的关系。
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QC七大手法简介 —— 散布图
❖ 散布图型态
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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。
老QC七大手法
老QC七大手法1、反省表2、散布图3、层别法4、特性要因图〔鱼骨图〕5、柏拉图6、直方图7、控制图一、反省表㈠、定义：运用复杂易于了解的规范化表格或图形，填入规则的符号，再加以统计汇整其数据，可提供量化剖析或对比反省用,也称点检表或查核表。
㈡、反省表的分类〔按用途分〕1、点检用反省表：用于确认、反省作业进程中的状况以防止作业疏忽或遗漏。
如：设备点检记载表；填写时只作是非或选择的注记。
2、记载用反省表：用于搜集方案资料，用于不良缘由和不良项目的记载；填写时需求将数据分类为各项目以符号、划记或数字记载；如：检验记载表。
㈢、反省表的记载项目1、标题：目的何在？2、对象：目的：为何？3、人员：由谁做？4、方法：何种方法？5、时间：何时？时间距离多久？6、进程别、检验站：在何地？7、结果整理：算计、平均、统计8、传达途径：谁需求了解？剖析要报告谁？㈣、反省表的制造要点：没有特定的方式，可以配合需求目的而作更改，但有以下留意点：1、并非一末尾就要求完美，可参考他人的格式模拟出新表格，运用时如不理想，再行改善。
2、越复杂越好，易记载、看图，以最短的时间将现场的资料记载上去，3、了如指掌，反省的事项应清楚陈说，使记载者在记载效果的同时，即能明了所注销的内容，4、以会议方式群策群力，不可遗漏重要项目，5、设计不会令运用者记载错误的反省表。
㈤、反省表运用本卷须知：1、数据搜集完成后观察全体数据能否代表某些事物；2、数据能否集中在某些项目，各项目之间差异为何？3、某些事项能否随时间而变化？4、如有异常应立刻查明缘由，并采取必要的措施。
5、反省的项目应随着作业的改善而改动。
6、由运用的记载即能迅速判别，采取举动。
7、反省责任者，明白指定谁做，并使其了解搜集的目的和方法8、搜集的数据应能取得层别的情报。
9、数据搜集后，假定发现并非现在所想象的，应重新检讨再搜集只。
10、反省的项目、计算单位等基准应分歧以便停止统计剖析。
11、尽快呈报结果，并知汇相关人员。
QC七大手法及SPC制程统计方法
20世纪40年代，享有品质管理之父美誉的美国电气工程师Joseph Juran 引入了Pareto理论。正是Juran决 定将这一80/20比值称为“柏拉法则”（The Pareto Principle），将柏拉法则运用于业务度量有助于从“有 用多数”（useful many，即其它80%）中分离出“重要少数”（vital few，具有最重要影响的20%）。柏拉 图通过标示频率阐明柏拉法则——频率出现越高的内容对结果影响越大。柏拉图是品质管理七大基础手段之 一。图中横轴显示自变量，因变量由条形高度表示。表示累积相对频率的点对点图可附加至该条形图上。由 于统计变量值按相对频率顺序排列，图表可清晰显示哪些因素具有最大影响力，以及关注哪些方面可能会产 生最大利益。
噪音高
无专人保养
训练不足 设备老化
技术不高
人员流动率高 人员疲劳
作业条件不全 某作业流程不当
法
交期不稳 文件不足
料
品质欠佳 售后服务不好
不良 率高
二.QC(Quality Control)七大手法之查检 表
6
1.定义
一种为了便于收集数据，而使用简单记号填写并予以统计整理，以便于作进一步分析或作为核对，检查之 用而设计的表格或图表。
•中心偏左的直方图
下限
•中心偏右的直方图
中心值
上限
直方图偏向规格的下限， 并伸展至规格下限左侧。 表示已产生部分超出规格 下限要求的不良品。
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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七大手法简介
QC七大手法简介（管制图） 七大手法简介（管制图） 七大手法简介
特性的管制图称为计数值管制图（品质特性不能用数值表 特性的管制图称为计数值管制图（ 示，只能判断为OK和NG时）
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QC七大手法简介（检核表） 七大手法简介（检核表） 七大手法简介 点检用检核表
XXX开机检核表 开机检核表
次序 1 2 3 4 5 6 项目 打开部电源开关 开启空气压缩机 启动气阀 启动变压器 启动稳压器 开启空气干燥机 状态 次序 7 8 9 10 11 12 项目 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 状态
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题之所有可能原因 2 测试所有可能原因是一费时且又困难之工作,利用特性要 因图可以去除不重要之原因,而专注于最有可能之原因上.在 问题解决步骤上,我们通常是先使用柏拉图用以筛选不重要 之因素.柏拉图只能帮助分析者找出少数重要之问题,而不能 指出造成问题之原因.若要研究造成问题之原因就必须进行 特性要因分析 3 特性要因图为石川馨(Ishikawa)于1943年所发展出来的, 因此又称Ishikawa diagram,.由于此图之结构类似于鱼骨因 此又称鱼骨图. 4 由于此图是用来研究造成某一问题之可能原因，由此又称 由于此图是用来研究造成某一问题之可能原因， 为特性要因图
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QC七大手法简介（散布图） 七大手法简介（散布图） 七大手法简介
正相关
负相关
无相关 散布图的三种分布状态
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QC七大手法之三(散布图)
散佈圖判讀注意事項
4. 勿依據技術.經驗作直覺判斷; 5. 數據太少,容易發生誤判; 6. 調查有無異常原因.如X與Y可能有正相關關係, 但中間之空隙部份必存在特殊原因,需加以調查, 方能找出結論.
分组演练
请运用散布图小组内讨论并设计出一份 散布图。
谢谢聆听 期望对您有所助益
Q&A
品质管理（QC） 七大手法
之四散布图
讲师：陈智勇
请深思小故事：
天堂與地獄的區別
讲解的内容
第一章 数据与查检表 第二章 柏拉图 第三章 特性要因图
第四章 散布图
第五章 图表与管制图 第六章 直方图 第七章 层别法
查检集数据 柏拉抓重点 鱼骨追原因
散布看相关
管制找异常 直方显分布 层别作解析
第四章 散佈圖
Y
0 X
3.當X增加,Y反而減少,而且形態呈現 一直線發展的現象,這叫做完全負相關.
如下圖所示:
Y
0 X
4.當X增加,Y減少的幅度不是很明顯,這時 的X除了受Y的影響外,尚有其他因素影響 X,這種形態叫作似乎有負相關(非顯著性
負相關),如下圖所示:
Y
0 X
5.如果散佈點的分佈呈現雜亂,沒有任何傾 向時,稱為無相關,也就是說X與Y之間沒有 任何的關係,或X增大時,Y并不改變,這時應 再一次先將數據層別化之后再分析,如下圖
散佈圖的研判
散佈圖的研判一般來說有六種形態. 1.在圖中當X增加,Y也增加,也就是表 示原因與結果有相對的正相關,如下圖 所示:
Y
0 X
2.散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向, 這個時候X增加,一般Y也會曾加,但非相對 性,也就是說X除了受Y的因素影響外,可能 還有其他因素影響著X,有必要進行其他要 因再調查,這種形態叫做似有正相關稱為 弱正相關(非顯著性正相關)。
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
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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七大手法之控制图
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、控制图五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X—Y轴坐标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
1、分类1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大;2)负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小;3）不相关:变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变;4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时,Y反而减小.2、实施步骤1）确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据，至少30组以上；2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；3)将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；4)计入图名、制作者、制作时间等项目;5）判读散布图的相关性与相关程度。
3、应用要点及注意事项1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；2)通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量；3)由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；4）当有异常点出现时,应立即查找原因，而不能把异常点删除；5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
七、控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多,有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程,减少废品和次品的产出？控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法,它利用现场收集到的质量特征值,绘制成控制图,通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表.运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
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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.
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 ）。
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。
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
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
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
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
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
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
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
●
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
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
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；
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。