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2025-05-10 23:00本頁面
【正文】 系的假設。 散布圖 從圖中可見，數據的 點子近似于一條直線， 在這種情況下可以說 硬度與淬火溫度近似 線性關系。 45 50 55 60 850 900 淬火溫度(oC) 硬度HRC 鋼的淬火溫度與硬度分布圖 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 ? 二、 散布圖的類型 ? 在相關圖中，兩個要素之間可能具有非常強烈的正相關，或者弱的正相關。這些都體現了這兩個要素之間不同的因果關系。一般情況下，兩個變量之間的相關類型主要有六種：強正相關、弱正相關、不相關、強負相關、弱負相關以及非線性相關，如圖所示。 兩個變量的六種相關類型 ? 三、作圖步驟 ? (1)確定研究對象。 ? (2)收集數據。 ? (3)畫出橫坐標 x與縱坐標 y，添上特性值標度。 ? (4)根據數據畫出坐標點 四、制作與觀察散布圖應注意的幾種情況 ? (a)應觀察是否有異常點或離群點出現 ， 即有個別點子脫離總體點子較遠 。 如果有不正常點子應剔除； 如果是原因不明的點子 ， 應慎重處理 ， 以防還有其它因素影響 。 ? (b)散布圖如果處理不當也會造成假象 ， 如圖 。 若將 x的范圍只局限在中間的那一段，則在此范圍內看， y與 x似乎并不相關，但從整體看， x與 y關系還比較密切。 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 局部與整體的散布圖 x y ○ ○ ? (c)散布圖有時要分層處理。 如圖， x與 y的相關關系似乎很密切，但若仔細分析，這些數據原是來自三種不同 的條件。如果這些點子分成 三個不同層次 A、 B、 C。從 每個層次中考慮， x與 y實際 上并不相關。 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 應分層處理的散布圖 x y ○ ○ A B C 五 .散布圖與相關系數 r ? 變量之間關系的密切程度，需要用一個數量指標來表示，稱為相關系數，通常用 r表示。 ? 不同的散布圖有不同的相關系數， r滿足： 1≤ r≤ 1。 ? 因此，可根據相關系數 r值來判斷散布圖中兩個變量之間的關系。 r值 兩變量間的關系 ， 判斷 r=1 完全正相關 1＞ r＞ 0 正相關 （ 越接近于 1， 越強： 越接近于 0， 越弱 ） r=0 不相關 0＞ r＞ 1 負相關 （ 越接近于 1， 越強；越接近于 0， 越弱 ） r= 1 完全負相關 散布圖與相關系數 r表 ? 相關系數的計算公式是： 式中 —— 表示 n個 x —— 表示 n個 y —— 表示 x的離差平方之和 ， —— 表示 y的離差平方之和 ， —— 表示 x的離差與 y的離差的乘積之和， 即 yyxxxyLLLyyxxyyxxr????????? ??22 )()())((xyxxL ?? 2)( xx? ? 2)( yyyyLxyL? ??? 2)()( yyxx注意 ? r所表示線性相關。 ? 當 r的絕對值很小甚至等于 0時，并不表示 x與y之間就一定不存在任何關系。如 x與 y之間雖然是有關系的，但是經過計算相關系數的結果卻為 0。這是因為此時 x與 y的關系是曲線關系，而不是線性關系造成的。 ? 略 妙記 QC七大手法 ? 查檢收數據 ? 管制防變異 ? 直方顯分布 ? 柏拉抓重點 ? 散布找相關 ? 層別找變異 ? 特性找原因 需要大家掌握的知識 ? 掌握七個工具在質量管理中的運用
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