第7章散布图(ScatterDiagram)一、前言散布图有以下的作用：⒈能大概掌握原因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原因与结果关联性高时，二者可互为替代变数。对于过程参数或产品特性的掌握，可从原因或结果中选择一较经济性的变数予以监测。并且可通过观察一变数的变化来知道另一变数的变化。图2-1图2-2二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上那些原因会影响产品的质量特性，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别点绘在x—y轴坐标的象限上，以观察其中的关联性是否存在。三、散布图的制作方法以横轴（X轴）表示原因，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。No.XY1x1y12x2y23x3y34x4y4第7章散布图146品管七大手法YXYX………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，除非异常的原因已确实掌握。⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时间等的不同，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。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，应追查原因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：第7章散布图147YXYXYXYXYXYX⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。完全正相关完全负相关⒉高度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。3.中度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。4.低度正(负)关联：原因(X)与结果(Y)的变化近于等比例。5.无关联：原因(X)与结果(Y)的变化完全不成比例。148品管七大手法YXYXYXYXYXYXYXYXYX6.曲线关联：原因(X)与结果(Y)的变化呈曲线变化。五、示例⒈空气污染程度，与肺疾病的病例数目间的关系。⒉天气温度(0C)与空调销售量间的关系。六、实例演练真空电镀的作业过程中，电子束的强度(power)影响电镀产品的镀膜厚(thickness)度，希望找出二者间的相互关系。⒈收集数据。No.XYNo.XY1503.26503.42704.77905.131005.48905.04804.99704.55603.810704.3第7章散布图149YX肺疾病病例空气污染程度销售量冷气机温度(0C)X=强度(KV)Y=膜厚(μm)⒉找出x，y的最大值及最小值。Xmax=100Ymax=5.4Xmin=50Ymin=3.2⒊划出X-Y轴的坐标并取适当刻度。⒋将数据点绘x-y坐标中。150品管七大手法YX5.04.03.05060708090100YX5.04.03.05060708090100X=强度(KV)Y=膜厚(μm)