统计方法培训

1、统计方法培训生产、品质统计分析手法生产一般考核指标生产计划达成率：当期实际产量/当期计划产量制造费用率：当期实际发生费用/当期总产值产品一次合格率：一次合格数量/生产总数开箱合格率：开箱合格产品数/交付客户产品总量半成品库存周转天数：360 （材料）天/半成品平均库存天数废品率：废品数/生产总数重要生产任务完成情况：无拖延预算控制：无超支下属形为管理：出勤率，纪律工艺违规数关键人才流失率：合作满意度：客户投诉生产安全性个人绩效来源个人绩效来自于企业的总体业绩，个人绩效来自于岗位职责个人绩效来自于重要工作任务完成结果上述三项构成了个人绩效。要想明白自己绩效如何，必须以数据说话。要想知道自己绩效如

2、何改善，对在座的大家来说必须重视制程的声音数据。数据来源于平时各类记录与表格之中，要想使记录表格有效，必须对记录表格的数据以统计手法给予整理和分析，运用适当的图表与文字形成简洁正确能实施的有用情况信息，传递相关部门或自己团队改善，达到企业和个人绩效持续改进的目的。工作汇报要求1，汇报工作一定以事实和数据说话，2，汇报工作时力求简介明了，3，汇报工作内容必须是与工作职责相关或上级给予的重要工作业绩相关。4，工作报告应遵循“文不如表，表不如图，图不如图文并茂”的原则。数据与图表统计技术应用范围：除应于制程与检验结果外，还可应用于：市场的分析与调查产品的设计制程管制能力的探索品质水准/检验计划之决定

3、数据分析/功能评估/缺点分析。数据与图表数据的概念：数据即是依据测量所获得数值和资料等事实，也就是我们常说的凡事要讲求数据。也即是： 数据=事实我们经常解决问题的第一个步骤，根据事实判定后才采取行动措施。数据分类根据数据的本身特性定量数据：1，以时间、长度、含量等可以通过测量方法而得到的数据，我们通常称为计量数据。如本公司数据的温湿度计、理化检测指标。2，以良品数和缺点数计算出来的数据，我们通常称为计数数据，如来料合格率、外观检验合格率等。数据的分类依数据来源分：原物料与市场数据：如采购物料相关数据，根据相关法律法规及行业标准所采集的数据，如添加剂使用量，如物料的包装规格等。市场数据来自于营销

4、对客户的调查与拜访，来自于顾客对公司的要求及对产品使用要求和投诉，如顾客投诉、合同订单、市场退货数据等。这些数据对于产品品质的设计及采购的决策有着非常重要因素影响。生产过程中所产生的数据：1，生产过程依计划领用的生产物料数据，2，为保证产品稳定生产，对半成品检测、机器设备工艺参数、依工艺流程和作业指导书巡视点检的数据及设备点检；3，为维护产品安全的辅助工作数据，如消毒液的配制数据，卫生点检数据；4，对人员管理数据，如考勤与打卡数据、如遵守纪律的行为规范分数、如个人的计件数检验数据：如来料检验数据、成品合格数据，不良品数据等。数据的分类依时间来分：过去的数据：以现在为准，能够追溯到过去的数据；对

5、过去数据搜集整理分析，能形成较好的决策依据的重要参数，特别对公司运营变化能起到很好监控作用和促进作用。现在的数据：过去的数据是不能代表现在，也不能反应现在的情况，故需对现在的数据注意完善，便于对现在问题检讨与分析。新数据：来自于创新数据，相比过去和现在的数据来之不易。如设计变更数据、如针对生产条件变化和历史数据及个人的专业知识与经验给予的临时性工艺参数的调整，通过试验得出数据，标准变化后和生产工艺结合的最佳数据。对数据应用的重点与把握1，数据的来源必须是正确和可用的，否则将使问题无法得到真正的显现。2，数据来自于客观，不能主观臆断而得出的，否则无法使问题得到解决。3，数据来自于真实，为了预防问

6、题误判，掌握真实的数据显得十分重要。也只有在真实的数据基础的对策与预防才会真正起作用。数据整理的原则对善对策前，必须有数据作依据。对使用数据的目的应清楚明白。数据搜集整理后应立即运用。数据的整理与运用应与改善前后，所运用的条件一致性。数据不能造假，否则将造成事性永远无法解决。数据整理的方法机器整理法：大数量的整理，如大规模市场调研、民意调查、人口统计等，通过卡片记号的验证或打孔、验孔、电兹感应，如每年春运数据统计大部份就是通过上述验票方式，再通过终端数据处理系统而得到，如统计分析软件SPSS。人工整理法：A，卡片法：通过软硬的纸，做成不同类别卡片，将数据转录于卡上后分类而得出结果。如精益生产中

7、用不同的卡片由后向前追溯生产计划。B尽记法：用特别计号统计得到的数据。如电视台娱乐节目的哭脸与笑脸结果统计某某受认可的程度，如本公司巡检表中统计沟和叉统计工艺执行率和设备点检维护情况诊断机器目前运行状态等。图表的概念与目的图表即将记录的数据或现场的数据或情报，用点、线、面、体来表示大概情势及钜细变动演示板（纸或电脑）上的图形，称其为图表，目的有二：其一是方便他人（同事和上级）了解，能快速准确，短时间内使他人获得尽可能多的情报。其二能通过一组数据能够得到多方面的情报，从而采取必要有用的对策。图表的分类按使用目的分：解析用图表：用过去的数据或现在数据做成图表加以解析，从中发现问题加以改善。如推移图

8、，柏拉图、管制图。管理用图表：加上目标或所定管理处置界限，在进行管理时使用，如年度计划表计划用图表：于拟定计划进使用，如进度表。统计用图表：柱形图、折线图。说明用图表：如工艺流程图，组织架构图。当然还可以按数据性质分，按表现内容、按表示方法分，在这里不作介绍，大家可以下去查找相关资料。图表的功用利于多种复杂现象的相互比较，可供分析研究之用。短时间内可得明确的概念专业知识不足之人也可得到了解图表比文字可易使人接受图表演示可令相关者印象深刻图表必备之条件能把握全体，让人一看就明白简单明了，绘制力求简单明了不用太多的文字，让人一看就明白让人一看就能判定正确高明的图表，能够从图上浮现解决问题的对策。图

9、表制作考虑的事项制作图表的目的，须用哪些资料需用哪些数据图表阅读对象是谁以后是否可用，实用性如何，使用是否方便是否符合正确、简洁、清楚的原则。图表制作应遵守原则目的明确根据数据特征，注意图表选择的正确性，合适的单位，布局合理一般使用颜色不超过三种实用第一，美观第二合适简介文字运用，有画龙点睛之效用解决问题一般步骤我们做管理活动，一般进行是按PDCA的循环模式进行。ACTION处置PLAN计划DO实施CHECK确认下次PDCA 循环解决问题一般步骤我们解决问题也同样采用PDCA的循环方式，一般在工厂开展解决问题的七步法具有广泛的适应性。3要因分析4研讨对策5计划实施6效果确认7效果巩固（标准化）

10、2设定改善目标1现状把握PDCA新的管理PDCA改善循环此三项都必须对数据、对问题统计分析，得出一个正确可信的结论。在进行工业化生产，统计手法是一种理性、常用的管理技术之一。理性的管理与思维带来的必然是工业化生产快速稳妥的推进。新发明、新做法、新方法是靠灵感火花闪现，要想火苗烧得旺，须靠理性培育。有的企业就是缺乏这种理性，凭感觉行事，好的方法与思维“昙花一现”。使企业发展一定规模，经营困难。生产主管和车间主任必备的知识体系六西格玛管理体系知识：由摩托罗拉公司最先倡导，GE发扬光大，实际上从上世纪律80年代中期开始，它从全面质量管理方法演变成为一套卓有成效的企业流程设计、改造和优化的管理体系。通

11、过他的实施，意味着每100万个机会，只有三个到四个出错或不良的机会。所以他对企业好处是不言而喻的，但对企业要求也是不言而喻的。在这里，只要有一个概念就行了，其管理体系流程是：定义 测量 分析 改进 控制PDCA管理循环知识，前面已介绍。QC手法（主要讲解点）QC手法类型介绍简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、统计图和推移图。QC旧七手法：柏拉图、检查表、散布图、管制图、直方图、层别法、特性要因图（鱼刺图）QC新七手法：关联图法、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法七手法的运用旧QC七大手法是企业最常运用的一种方法，它可作为生产主管在生产过程中分析问题的有效

12、工具。通常情况下，生产主管首先需要了解生产过程中出现的问题，寻找解决问题的最佳切入点，再寻找适当的资源来改善生产过程中存在的问题。七手法的运用与概念柏拉图：依据收集的材料，以事故为原因、安全事故、客户满意度为项目加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照一定顺序加以排列，以一定的图形的形式对问题进行分析。（也就是我们常说二八原则，即少数的大多数）检查表：依据收集的数据制成图形或表格，且于进一步分析或核对检查，其调查的针对性强。散布图：根据与生产经营有关的数据，在方格上以横轴表示原因，以纵轴表示结果，然后用每一个具体的点来表示其分布形态，根据对每一个点的分析来判断对应数据之间的关系。七手法的概念管

13、制图法：用于调查制造程序或者维持制造程序是否在稳定状态下所用的图形。纵轴表示品质量的特性，横轴代表产品制造日期，按照一定的时间顺序将点标记在图上，再与管制界限相比对，用来判别产品质量是否稳定。直方图：将收集的数据在一定的范围的横轴上划分成若干部个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。层别法：根据部门、员工、工作方式、设备、地点等不同所收集的数据，按照一定的特征加以分类、统计的分析方法。特性要因分析图：由于一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响，为阐明因果关系，将这些要因加以整理，从而形成有相互关系且有一定系统的图形。从上述七种统计方法概述中，说明他们

14、之间是相互关联的，所以需要生产主管在具体的生产中结合起来灵活运用。检查表定义：将原始测量、检查的数据、项目、毫无遗漏又极其方便的记录于纸上。目的：用于记录，用于生产工艺线上的检查，如我司的半成品抽查记录表；用于调查，在问题分析和解决过程中，改善对策后的结果，仍需要用检查表明确不良原因或对策结果的有效生，如我司的工艺巡检记录表；用于设备、工具及计量仪器维护，要想使设备、工具及计量器具正常使用，其中日常点检的检查表是必不可少的形式。制作要点：制作须符合检查目的；简单明了，内行人无须解释就能看明白且能方便使用；检查和确认的项目必须符合制造工艺要求；数据记录明确不含糊；检查项目及基准标准化。让不同的检

15、查人员，也能按同一规范进行检查，避免因人而异。检查表（调查用表）制图方法以实际例说明醪糟少水与进水调查使用部门：品管部调查者：张三日 期1日2日3日4日5日.30日合计月份：5月玻瓶惊口玻瓶来料缺口碰撞裂纹来料瓶口变形瓶盖滴塑厚薄不均盖未紧到位或斜盖其 它合 计1，表题位于表的上端，2，反应问题目的表3，检查项目要安排合理（以具体情况而定）4，填写内容可用“正”“坚线”“圆圈”“三角”等符号5，检查后可列出合计、平均、比率等值调查表（用于记录）新建文件夹 (2)宸緳淇敼鍚庣殑鏂囦欢20110505.rar之品管部生产过程巡检表新建文件夹 (2)宸緳淇敼鍚庣殑鏂囦欢20110505.rar之53

16、半成品抽查表调查表用于点检用新建文件夹 (2)宸緳淇敼鍚庣殑鏂囦欢20110505.rar之采购部物流运输09表新建文件夹 (2)宸緳淇敼鍚庣殑鏂囦欢20110505.rar之设备点检表对设备点检内容异常之内容请按点检者到设备主管到保障部经理。且对设备异常通过记录能清晰表明管控流程。 特性要因图（鱼刺图）一般在分析问题时，（或者在要实施某种方法时），首先将所有可能因素罗列，使用特性要因图，通过特性要因的分析，可以决定分析、解决问题的优先顺序。定义：把问题的特性（结果）与带来影响的要因之间的联系进行总结整理后，用鱼刺图的形式来体现的图表。使用目的：筛选出要因及对策方案，整理各种意见，有利于激励全

17、体成员智慧的发挥及提高自己认识水平。有效地提高工程内管理及改善水平通过要因的重点标示可以决定分析、解决问题的优先顺序。种类：原因追求型：罗列发生问题的原因的特性要因图。对策追求型：明确解决对策的各种特性特性要因图（鱼刺图）制图方法：要因要因要因要因要因大骨最粗背骨角度在60到80度看得较清楚小骨孙骨中骨小骨特性特性特性（结果）特性要表现得具体些依次按重要度由大到小的顺序圈出并标上数字记入产品名、工程名作程部署参加者、作成年月日*特性要因图一般标题在下特性要因图（鱼刺图）注意事项：要将所有的要因筛选出来要经常进行检查、改善，及时追加改订新情报。检查要因是否有遗漏。对于要因不能只标“有、无”或“大

18、、小” 用圈出，并标明影响度大的前36位对于特性要因详细标明其原因对于末端也要详细标明检查关删除民特性无关的要因（原因追求型的要删除有关已对策及改善的项目内容）需要说明的是特性要因一般是用语言表示，所列出的要因代表可能存在，是否真正原因，还是需要通过数据分析才能真正明白。特性要因图（鱼刺图）在工厂最常用特性要因分析图时4M要因分析法人员：Man设备：Machine方法：Method材料：Material如生产量变更时，制造工序设定随之发生变更，此时，设备该如何变更？人员将从何处变更？方法及材料将有什么变更？从这4个角度出发，一般就能把所有需要变更的地方全部详细列出。特性要因图（鱼刺图）举例酒精

19、不良要因分析酒类产品酒精度异常波动人员基酒设备方法过滤设备管道配料缸无专用准确的酒精计量器具无标准的刻度管道积水酒精不能全部入配料缸过滤器内积料当前添加方式主观意识多加少加信息传递失真测量误差搅拌不均搅拌时间不够方法酒精计准确性口头电话工艺遵守性不按规定检验或送检个人经验生产安排错误加疲倦其他事情打断岗位技能配料计算不准原料米发酵环境过程管控不力开爬不良醪糟添加量曲药及使用人手少123多配水对于分析出不良要因，还须数据收集与分析，确定优先解决的顺序。柏拉图柏拉图是意在利经济学家PARATO，在十九世纪后期分析国民收入时，发现大部份收入集中在少数人身上，于是将所得与所拥有关系加以整理可用一定的方

20、程式表示的一种法则，后来美国制造业阍其应用在不良及损失金额的分析上，从此在全世界范围内广泛使用，后由品管圈QCC创始人日本石川馨博士有于QCC活动中使用而成为七手法中之一。定义：根据所收集的数据，按不良原因、不良状态、不良项目、不良发生位置等不同区分加以整理与分类，找出占比例最大原因，并按由大到小顺序排列，再加上累计值的图形；可以从柏拉图看出项目影响程度，以判定问题结症所在，并针对性改善，故又称ABC法，一般分析改善前2到3项，又因是按大小顺序排之，又可称为排列图。柏拉图制图方法：数据的整理（一车间2010年11月不良）日期规格散米渣子缺口红米铁锈虫子黑霉变形废次品合计半成品数量废次品比例11

21、月份600g487285214205494153128946816468160 00.28%累计不良率37.8%59.9%76.5%92.4%96.2%99.4%99.8%100.0%柏拉图左边纵轴反映发生的件数（或金额），常以柱形表示右边纵轴反映累计的各项目的百分比，常以曲线方式连结，又称柏拉图线。柏拉曲线终点100%起始从0开始项目（件数或金额）按从大到小排列，如果最后一项为其它时，其数量可以超过倒数的第二项。柏拉图柏拉图的特征：可以发现项目的大小及影响程度可以明白每个项目在全体中所占的比重一目了然，谁都能判断作图简单、方便使用方法。柏拉图使用方法：通常以所占比例最高23个项目作为改善对策

22、的研究对象。所占比率往往是绝大多数。只有解决此类项目，立即获得明显的改观。如柏拉图做出项目差不多，可以换一种分类方法，一样能发现：“少数的大多数”定律。如我们制造工序统计不良差不多时，可以换成金额，同样遵循“少数的大多数”原则。对分类项目容易改善对策的，建议由本部门或本人权力范围内解决并立即实施。对问题改善结果确认时，也可用此图验证。做报告时，常用柏拉图。柏拉图应用范围：品质：不良件数（个数）、不合格率、不良率、特采件数、市场投诉件数、返品。效率：作业时间分析、设备运转停止时间分析、故障时间分析。金钱：人工费用、各经费预算比例、销售业绩、损失金额。安全：灾害件数、故障件数士气：出勤率、改善参与

23、率、出席率，提案件数。直方图我们现场管理人员都要面对较多的数据，这些数据来制程过程中的抽检或检验数据，或生产过程中的其他数据，如果我们用统计绘图的方法，将数据加以整理，则生产过程中的品质分布情况及制造能力则十分清晰摆在我闪眼前，我们可利用这些情报进行针对性的改善。其中直方图是被最常用利用统计方法之一直方图要很容易看出计量值如长度、重量、理化指标等一些数据分配情形，所用来表示的图形；直方图是将所收集的测定值或结果值，分为几个区间作为横轴，并将各区间所测定值在规定区间内出现的次数累积而成的面积，用柱子排列起来图形叫直方图，有的也叫柱状图。直方图使用直方图可以达到如下目的：可以清楚了解制造过程中产品

24、品质分布状态和制造能力的情况，借以针对性的改善，如去年酒车间就是借用直方图方法改善的真实事例。工程解析与管制，测知数据之真假；真实值与规定值的差距；可以总结制定规定的界限；可以侦知是否混有两个以上群体；了解设计规格是否与制程规定相符合。直方图直方图所涉及到词语解释：次数分配：将许多复杂的数据按其差异的幅度分成若干组或区域，数据在其组或区域内出现的次数。相对次数：在各组内出现的次数除以全部之次数累计次数：为自次数分配的较小值一端将其累积计算，即为累积次数。全距：所有数据中最大值和最小值的差组距：全距/组数=组距算术平均值：数据的总和除以数据总个数的得数中位数：将数据从大到小排列，居于中央的数据各

25、组中点之简化值（U）次数最多一组的中点减去各组组中点差值与组距之比值。组中点：一组数据中最大值与最小值之平均值。直方图制作1，数据的搜集与记录，注意抽样分布不可以部份样品，而是随机且均匀抽样，数据一般应大于今为50个以上，如对我司太平纸箱长度随机抽样如下（60个）138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132

26、135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 134 136 131 131 139 136 135 1481212，最大值2，最小值直方图的制作3，求全距：最大值L148-最小值S121=274，决定组数，组数少，不能全部反应分配之本质与意义；组数多，无法简化之目的，通常将异常值去除后分组。数据分组可根据公式K=1+3.32logn,K表示组数，n表示数据个数。上述数据代入可得K=1+3.32*1.78=6.9即分组可取6到7组,可按下述常态分组(取7)数据个数组数-505-751-1006-10101-2507-12250以上10-25直方图的制作5,组距

27、h=全距27/组数7=3.86(取4)(为便于计算方便,组距常取2、5或10的倍数。6，求上下组界，第一下组界=最小值121-最小测定单位/2(0.5)=120.5。第一上组界=第一下组界120.5+组距4=124.5。其他组数依次类推。（注意：最小数应在最小组内，最大数应在最大组数内，若数字小于或大于组数则应自动加一组数）分组如下：1组：120.5124.5,2组:124.5-128.5,.7组:144.5-148.5.直方图的制作7,求组中点:第一组中点:(该组上组界+该组下组界)/2=(120.5+124.5)/2=122.5 依次类推,则可得出第二组为126.5 第三组为130.5.第

28、七组为146.58,作次数分配:组号组界组中点划记次数1120.5-124.5122.512124.5-128.5126.523128.5-132.5130.5124132.5-136.5134.5185136.5-140.5138.5196140.5-144.5142.557144.5-148.5144.53合计60直方图的制作8,图表化5101520120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5中心值134.5纵轴表示次数横轴表示数据变化以次数为高,组距为底,画成短形n=60X=135.8S=4.91等于一个区间的间距直方图的制作作直方圖的步驟：(1)收集

29、样本（50组以上） ；(2)确定组数 (n为组数）；(3)计算组距C=R/m（组距R=Xmax-Xmin)；(4)计算组界，第1组下组界=Xmin-e/2 ，以后每组加一个组距（e为测量的最小单位）；(5)分组作图；(6)计算组距的中心值U=（上组界+下组界）/2；(7)计算平均值Xbar=xi/n;(8)计算标准偏差)/()12nxxi（直方图几种常见的形态正态形中间高低低左右对称分配，显示制程在正常运转情况下。有集中的趋势双峰型：直方图几种常见的形态两个高峰两种数据混合，如两种不同产品或供应商或机台或不同时间。此时对数据应层别后再作直方图。直方图几种常见的形态平顶型形状似高原（平顶），说明

30、不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较直方图几种常见的形态偏向型产品本身要求呈偏态或人为有意识的控制。直方图几种常见的形态离岛型：在左端或右端形成小岛发生离岛原因是测量错误，产品调配错误或用错原料引起，一定有异常原因存在此，必须去除。制出合格规格的产品直方图几种常见的形态锯齿型：每一区间出现凹凸现象，形如锯齿状，一般发生是因对测定的数据者对测定对象结果有习惯性看法，存在取样测定数据不客观或主观推测数据，或者设定区间距时，不时最小测定单位整倍数所引起的直方图的例子例：统计821-36-201产品的立高数据如下；要求立高：120.1，试作出直方图加以分析，并计算Cpk值。111.971

31、1112.032111.9693112.0044111.991212.0091212.012212.0193212.0794211.979312.021312.024212.0193312.0214311.94412.02514122411.9493411.9964411.962512.0551512.0332512.0193511.9534512.048612.031611.9752611.9883612.0084611.996712.011712.0412712.0073712.014711.984812.0061811.9742812.0613812.0274812.01911.9819

32、12.032912.01839124912.0581011.9562012.0033011.9884012.0235012.02直方图的例子 2、确定组数：m= =7。 3、计算组距C=R/m=（12.079-11.94)/7=0.02 4、计算组界，第一组下组界=11.94-0.001/2=11.9395; 第二组下界=11.9395+0.02=11.9595 第三组下界=11.9595+0.02=11.9795 第四组下界=11.9795+0.02=11.9995 第五组下界=11.9995+0.02=12.0195 第六组下界=12.0195+0.02=12.0395 第七组下界=12.

33、0395+0.02=12.059550直方图的例子5、分组作图组序组区间数据个数111.9395 11.95954211.959511.97956311.979511.99957411.999512.019516512.019512.039511612.039512.05954712.059512.07952直方图的例子05101520123456712.000直方图的例子 6、计算最大组（中心组）的中心值U=(12.0195+11.9995)/2=12.0095 7、计算平均值Xbar=12.0066，K=|Xbar-12|/0.1=0.066 8、 =0.0300 Cp=0.2/6=1.1

34、19、分析并计算Cpk值 从所作的直方图，可以看出属于偏向型之类，只是偏向较小，K=0.066。 Cpk=(1-K)Cp=1.0381.33 说明工程能力不很充足，需要提高。)/()12nxxi（CPK计算 某厂或某台设备加工某产品，我们随机抽取一批（能代表整个加工过程的）来进行测量，可以用直方图来描述此产品的分布情况，并可计算出分布的中心值。（两个重要参数：，Xbar）。 跟图纸的要求（MT）进行比较，我们可以知道某厂或某设备的加工能力。此加工能力要用一科学的数据来进行评价Cpk值（工程加工能力指数）。 计算方法： 1、对称型：Cp=2T/6； K=（Xbar-M）/2； Cpk=CpK 2

35、、不对称型：设上、下公差分别为Tu、Tl。 Cpu=Tu/3；Cpl=Tl/3；Cpk=Min(Cpu,Cpl)。散布图 定義:散布圖也叫相關圖, 它是用來研究判斷兩個變量之間相關關系的圖。 兩個變量之間常見的兩种關系:(1)函數關系 (2)非确定性的關系 散布圖由一個縱坐標，一個橫坐標，很多散布的點子組成。 散布圖的作圖步驟：(1)搜集數据 (2)打點 (3)分析 几种典型相關：(1)強正相關 (2)弱正相關 (3)強負相關 (4)弱負相關 (5)不相關 (6)非線性相關 散布图在画好的散布图上，画一条水平线将所打的点分成上、下相等的两半；画一条垂直线，将点子分成左右相等的两半；将1、3相限

36、的点子数相加，2、4相限的点子数相加，进行比较。如果1、3相限的点子数比2、4相限的点子数多，则为正相关，否则为负相关；如果1、3相限的点子数明显比2、4相限的点子数多，则为强正相关，相反则为强负相关。散布图相关系数：-1r1r绝对值等于1表示完全相关；r绝对值越接近于1表示相关越强；越接近于0表示越不相关。越大相关性越强。yyxxxyLLLr 222)()()(yyLxxLyyxxLyyxxxy散布图 舉例：酒醅中酸度与酒度的散布圖(負相關X X X X X X X X X X X X X X精度酸度散布图正相关: 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 身高体重控制图管理图主要用于工程维持管理上和加工过程