前面已经介绍了QC七大手法之检查表、层别法、排列图、直方图、鱼骨图和控制图，今天我们来学习最后一个——散布图。

QC七大手法

检查表

层别法

排列图

直方图

鱼骨图

控制图

散布图

散布图是什么？

散布图，质量管理七大方法之一，是用来研究两个变量是否存在相关关系及存在何种相关关系的一种图示工具。这种成对的数据可能是“特性—要因”、“特性—特性”、“要因—要因”的关系。制作散布图的目的是为辨认一个品质特征和一个可能原因因素之间的联系。

在质量管理过程中，经常需要对一些重要因素进行分析和控制。这些因素大多错综复杂地交织在一起，它们既相互联系又相互制约既可能存在很强的相关性，也可能不存在相关性。如何对这些因素进行分析？散布图法便是这样一种直观而有效的好方法，通过做散布图，因素之间繁杂的数据就变成了坐标图上的点，其相关关系使一目了然地呈现出来。

散布图的用途

1、研究两个变量之间是否存在相关关系

2、确认两个变量之间存在何种相关关系

3、预测两个变量的变化规律，控制其变化范围

散布图的分类

散布图实施步骤

(1)  确定需要分析的两个变量

(2)  收集对应数据

(3)  画出横坐标x与纵坐标y，添上特性值标度

(4)  根据数据画出坐标点

(5)  对散布图进行分析判断

散布图的分析与判断方法

(1) 对比典型图例分析法

通过和典型图例对照，判断符合哪种相关关系。简单直观，但误差较大。

(2)  象限判断法

将散布图中的点分为4个象限，通过计算各象限点子的数量的相互大小关系判断。点子较少时，判断误差较大。

(3)  相关系数判断法

通过公式计算相关系数，直接根据数据表进行计算判断，不用作图。

应用散布图注意事项

1  收集两组变量数据不能太少，一般要在30对以上，否则误差太大；

2  收集的数据必须来源于试验，且散布图的应用范围不能超出数据的取样范围，如需扩大应用范围，必须重新试验，重新收集数据，再绘制散布图；

3  观察是否有异常点出现，对于异常点应查明原因。

4  画出散布图只是分析变量关系的第一步，应通过相关性分析等统计方法开展进一步分析。

案例剖析

某酒厂要判定中间产品酒中的酸度和酒度2个变量之间有无关系，存在什么关系？（搜集到的数据如下表）

Step1：我们用Excel将搜集到的数据整理，然后插入散布图，如下图：

Step2：插入散布图如下图

Step3：为了让点更加明显清晰，我们更改X轴和Y轴的最大值和间距，便于后面数点数，见下图：

Step4：更改X轴和Y轴的最大值和间距

Step5：更改X轴和Y轴的最大值和间距

Step6：然后画出P线和Q线

Step7：数点，然后做小学1年级的加减法和对比：图形分析，可以认为酸度和酒度之间存在着弱负相关关系。