散布图

出自 MBA智库百科(http://wiki.mbalib.com/)

散布图(Scatter Diagram,相关图)

目录 1 适应的管理活动 2 散布图的内涵 3 散布图的基本说明 4 相应的表格或其他工具 5 散布图在卷烟质量分析中的应用[1] 6 相关链接 7 参考文献

适应的管理活动

散布图是表示两个变量之间关系的图，又称相关图，用于分析两测定值之间相关关系，它有直观简便的优点。通过作散布图对数据的相关性进行直观地观察，不但可以得到定性的结论，而且可以通过观察剔除异常数据，从而提高用计算法估算相关程度的准确性。

散布图的内涵

观察相关图主要是看点的分布状态，概略地估计两因素之间有无相关关系。

散布图的基本说明

通过观察相关图主要是看点的分布状态，概略地估计两因素之间有无相关关系，从而得到两个变量的基本关系，为质量控制服务。

相应的表格或其他工具

图形(a)和(b)表明X和Y之间有强的相关关系，且图形(a)表明是强正相关，即X大时，Y也显著增大；图形(b)表明是强负相关 ，即X增大时，Y却显著减小。 图形(c)和(d)表明X和Y之间存在一定的相关性。图形(c)为弱正相关，即X增大时，Y也大体增大；图形(d)为弱负相关，即X增大，Y反会大致减小。 图形(e)表明X和Y之间不相关，X变化对Y没有什么影响。 (f)表明X和Y之间存在相关关系，但这种关系比较复杂，是曲线相关，而不是线性相关。

散布图在卷烟质量分析中的应用^[1]

　　质量检验是企业为消费者提供合格产品的蕈要保证，质量检验的作用不仅体现在检验方面，同时也是服务生产的过程。检验活动不单要按产品标准对榆验项目一一进行检验，还要对检验结果进行分析和评价，为生产控制提供帮助。统计技术为质量管理提供了许多分析工具，合理的利用这些质量分析工具，对检测的质量数据进行有效分析评价，以指导生产中的过程控制，是目前烟草企业改进质量管理的有效手段。

　　1.检测结果

　　某牌号月度物理指标综合测试台检测结果详见下表。(按日期进行次数对应排序，反映全月变化趋势)

　　

　　2.散布图相关性分析

　　烟支单支重量标偏——吸阻平均值(R=0．1204)

　　

　　烟支单支重量标偏——吸阻超标支数(R=0．1676)

　　

　　烟支平均重量——吸阻平均值(R=O．0624)

　　

　　烟支水分——吸阻平均值(11=0．0374)

　　

　　烟支含沫率——吸阻平均值(R=O．2843)

　　

　　3.推测分析

　　查相关系数临界值表在0．05水平下R(1，88)=0．207。某牌号以七各物测指标中，烟支吸阻平均值一吸阻超标支数、烟支圆周平均值一吸阻平均值、烟支含沫率～吸阻平均值的相关系数R均大于R(1，88)，说明烟支吸阻平均值——吸阻超标支数、烟支圆周平均值——吸阻平均值、烟支含沫率——吸阻平均值的回归方程线性显著，烟支圆周平均值、烟支含沫率会对炯支吸阻平均值产生显著影响，烟支圆周平均值对烟支吸阻平均值呈负相关性，烟支含沫率会对烟支吸阻平均值呈正相关，烟支吸阻平均值——吸阻超标支数呈正相关。

　　通过加强对烟支圆周、烟支含沫率的在线控制，可以有效提高烟支吸阻指标的控制水平，使其对标准的符合性有较大提高。

　　4.分析验证

　　根据检测和分析结果，通知车间对烟支圆周、烟支含沫率重点加强控制，吸阻质量缺陷大幅减少。校对前、后(月度)取样检测结果详见下表。

　　

　　

　　卷烟的质量物理指标是计量数据，所以可以运用统计技术的散布图来分析和掌握质量数据的分布状况，检验质量指标的相互影响关系，显示质量关联状态，根据图形特征，分析问题产生的原因对不同的情况采用相应的措施进行纠偏。另外，从散布网提供的统计结果，反过来进一步验证工艺标准的科学性。

相关链接

• QC旧七大手法：散布图、因果图、柏拉图、检查表、层别法、直方图、管制图。
• QC新七大手法：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、箭形图解法。

参考文献