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qc七大手法之散布图

qc七大手法之散布图
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第九章 散布图(Scatter Diagram)

一、前言

散布图有以下的作用:

⒈能大概掌握缘故与结果之间是否有关联及关联的程度如何。 图2-1。

⒉能检查离岛现象是否存在。图2-2。

⒊缘故与结果关联性高时,二者可互为替代变数。关于过程参数或产品特性的掌握,可从缘故或结果中选择一较经济性的变数予以监测。同时可通过观看一变数的变化来明白另一变数的变化。

二、散布图的定义

特性要因图(鱼骨图)大概能够了解工程上那些缘故会阻碍

第九章 散布图 145

X

X

产品的质量特性,散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分不点绘在x—y轴坐标的象限上,以观看其中的关联性是否存在。

三、散布图的制作方法

以横轴(X轴)表示缘故,纵轴(Y轴)表示结果,作法如下:

⒈收集成对的数据(x1,y1),(x2,y2),…整理成数据表。

146 品管七大手法

⒉找出x,y的最大值及最小值。

⒊以x,y的最大值及最小值建立x—y坐标,并决定适当刻度便

于绘点。

⒋将数据依次点于x—y坐标中,两组数据重复时以☉表示,三

组数据重复时以表示。

⒌必要时,可将相关资料注记在散布图上。 ⒍散布图的注意事项: ⑴是否有异常点:

有异常点时,不可任意删除该异常点,除非异常的缘故已确实掌握。 ⑵是否需分层:

数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时刻等的不同,而使数据的关联性受到扭曲。

a. 全体时低度关联,分层后高度关联。

b. 全体时高度关联,分层后低度关联。

第九章 散布图 147

Y

X Y X

Y Y Y

⑶散布图是否与原有技术、经验相符:

散布图若与原有技术、经验不相符时,应追查缘故与结果是否受到其他因素干涉。

四、散布图的判读

依散布图的方向、形状,有以下几种关联情形:

⒈完全正(负)关联:点散布在一直线上。

X X

X X

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