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?/p>
,
以掌握两个变量之?/p>
是否相关及相关的程度如何
,
这种图形叫做
?/p>
散布?/p>
?/p>
,也称为
?/p>
相关?/p>
?/p>
?/p>
1
、分?/p>
1
)正相关:当变量
X
增大时,另一个变?/p>
Y
也增大;
2
)负相关:当变量
X
增大时,另一个变?/p>
Y
却减小;
3
)不相关:变?/p>
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?/p>
Y
也随着增大,但达到某一值后,则?/p>
X
?/p>
增大时,
Y
反而减小?/p>
2
、实施步?/p>
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?/p>
X
轴与
Y
轴;
3
)将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系?/p>
4
)计入图名、制作者、制作时间等项目?/p>
5
)判读散布图的相关性与相关程度?/p>
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?/p>
50
组至
100
组,数据太少时,?/p>
易造成误判?/p>
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?/p>
象?/p>
七、控制图
1
、控制图法的涵义