卷烟质量分析中常用的QC七大手法之散布图
日期：2019-02-19 / 人气： / 来源：www.biglss.com / 热门标签： 品质管理 散布图 QC旧七大手法
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什么是散布图
散布图： 散布图（Scatter Diagram）是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系。 这种图示方式具有快捷， 易于交流， 和易于理解的特点，是QC旧七大手法之一。 用来绘制散布图的数据必须是成对的（X,Y）。 通常用垂直轴表示现象测量值Y , 用水平轴表示可能有关系的原因因素X. 推荐两轴的交点采用两个数据集（现象测量值集， 原因因素集）的平均值。 收集现象测量值时要排除其他可能影响该现象的因素。 例如， 测量机器制产品的表面品质时，也要考虑到其它可能影响表面品质的因素， 如进给速度， 刀具状态等。
散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变数资料用点画在坐标图上，用成对的资料之间是否有相关性。这种成对的资料或许是特性一原因，特性一特性一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变数之间的相关关系。这种生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变数x 和y,x影响因素，y 表示某一质量特徵值，通过实验或收集到的x 和y 的资料，上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断x和y 的相关情况。在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关连，有些呈不规则连。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。
散布图的分类
1.强正相关（如容量和附料重量）
2.强负相关（油的粘度与温度）
3.弱正相关（身高和体重）
4.弱负相关（温度与步伐）
5.不相关（气压与气温）
6.曲线相关
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。
作者：博革咨询
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