卷煙質量分析中常用的QC七大手法之散布圖
日期：2019-02-19 / 人氣： / 來源：m.sm-zhedong.com / 熱門標簽： 品質管理 散布圖 QC舊七大手法
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什么是散布圖
散布圖： 散布圖（Scatter Diagram）是用非數學的方式來辨認某現象的測量值與可能原因因素之間的關系。 這種圖示方式具有快捷， 易于交流， 和易于理解的特點，是QC舊七大手法之一。 用來繪制散布圖的數據必須是成對的（X,Y）。 通常用垂直軸表示現象測量值Y , 用水平軸表示可能有關系的原因因素X. 推薦兩軸的交點采用兩個數據集（現象測量值集， 原因因素集）的平均值。 收集現象測量值時要排除其他可能影響該現象的因素。 例如， 測量機器制產品的表面品質時，也要考慮到其它可能影響表面品質的因素， 如進給速度， 刀具狀態等。
散布圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變數資料用點畫在坐標圖上，用成對的資料之間是否有相關性。這種成對的資料或許是特性一原因，特性一特性一原因的關系。通過對其觀察分析，來判斷兩個變數之間的相關關系。這種生產中也是常見的，例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關系，某種元素在材料中的含量與材料強度的關系等。這種關系雖然存在，但又難以用精確的公式或函示，在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變數x 和y,x影響因素，y 表示某一質量特徵值，通過實驗或收集到的x 和y 的資料，上用點表示出來，根據點的分布特點，就可以判斷x和y 的相關情況。在我們的生活及工作中，許多現象和原因，有些呈規則的關連，有些呈不規則連。我們要了解它，就可借助散布圖統計手法來判斷它們之間的相關關系。
散布圖的分類
1.強正相關（如容量和附料重量）
2.強負相關（油的粘度與溫度）
3.弱正相關（身高和體重）
4.弱負相關（溫度與步伐）
5.不相關（氣壓與氣溫）
6.曲線相關
卷煙的質量物理指標是計量數據，所以可以運用統計技術的散布圖來分析和掌握質量數據的分布狀況，檢驗質量指標的相互影響關系，顯示質量關聯狀態，根據圖形特征，分析問題產生的原因對不同的情況采用相應的措施進行糾偏。另外，從散布網提供的統計結果，反過來進一步驗證工藝標準的科學性。
作者：博革咨詢
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