QC七手法的运用课件

QC七手法的运用编写整理车跃勇QC七手法的运用编写车跃勇1（一）特性要因图一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系而有条理的图形，这种图形称为特性要因图。又叫因果图、鱼骨图、石川图。（一）特性要因图一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）2（一）特性要因图1）应用特性要因图的步骤如下：A.简明扼要地规定结果，即规定需要解决的问题。B.规定可能发生的原因的主要类别。这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、测量和环境等。C.特性要因图的画法：①决定品质（或问题）特性，框起后，加以大横线。②用框将大原因框起来，由箭头之大分枝加到横粗线上。③各大原因上再加入中小原因④圈选重要原因如下图（假定PM制造部FM1282不良率高的原因分析）（一）特性要因图1）应用特性要因图的步骤如下：3（一）特性要因图不良率高原因人员机器设备材料方法环境其他新员工操作不熟精度老化程度磨损状态材质规格限度材料状态作业标准客户要求培训流水线脏作业台面未及时清理员工指甲长配合信息反馈沟通（一）特性要因图不良率高原因人员机器设备材料方法环境其他新员4（一）特性要因图2）绘图时注意事项A.要集合全员的知识与经验B.应按特性分类绘制C.要按产生原因层次绘制3）特性要因图之用途A.改善解析用B.管理用C.制定标准用D.品质管理导入及教育用（一）特性要因图2）绘图时注意事项5（二）直方图

直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等，高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据。直方图为在某种条件下搜集很多数据，藉以调查数据中心值及差异的情形。（二）直方图直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相6（二）直方图1）直方图的做法A.计算数据总数，以N表示；B.定数组（K=1+3.23log）C.求最大值（L）与最小值（S）与全距（R）D.定组距（H）：全距/组数E.定组界F.做次数（频数）分布表G.绘直方图H.直方图研判N（二）直方图1）直方图的做法N7（二）直方图2）应用直方图的步骤：以PM生产的FM5578马达凸缘高度为例，对应直方图的步骤，加以说明。该规格为10.34±0.04mmA.收据数据。做直方图的数据一般应大于50个，如下图N=50测量单位：mm测量工具：高度表（二）直方图2）应用直方图的步骤：810.38010.35810.31010.34710.34510.37910.36710.31510.32110.32610.36510.36810.33610.32510.33710.36210.34210.37210.31810.35210.36610.34210.32910.31710.33210.37210.34810.34710.32610.33510.34210.37110.33710.35610.32410.34510.36110.33410.32610.32110.37410.34410.35610.32410.31110.32310.35610.32810.37610.318数据表（FM5578凸缘高度）10.38010.35810.31010.34710.3459（二）直方图B.定数组。K=7。 即数组为7组。C.确定最大值（L）与最小值（S）与全距（极差）（R）。L=10.380；S=10.310极差（R）用数据的最大值减去最小值求得：R=10.380-10.310=0.07D.定组距（H）先确定直方图的数组，然后以此组数去除极差（全距），可得直方图每组的宽度，即组距。数组的确定要适当，数组太少，会引起较大计算误差；数组太多，会影响数据分组的明显性，且计算工作量加大。组数（K）的确定可参考组数（K）选用表，见下表（二）直方图B.定数组。K=7。 即数组为7组。10组数（K）选用表数组数目（N）组数（K）常用组数（K）50以下5~750~1005~1010100~2507~12250以上10~20H=R/K=0.07/7=0.01（H≈1）组距一般取测量单位的整数整倍，这样便于分组。组数（K）选用表数组数目（N）组数（K）常用组数（K）50以11（二）直方图E.定组界（即确定各组的界限值） 为避免出现数据值与组的界限值重合而造成频数计算困难，组的界限值单位应取最小测量单位的二分之一（即一半）。分组时应把数据表中最大值和最小值包括在内。 第一组下限值为： S-0.005=10.310-0.005=10.305 第二组上限值为：第一组下限值加组距； 依此类推，定出各组的组界。

（二）直方图E.定组界（即确定各组的界限值）12（二）直方图编制频数分布表：把各组上下界限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据列入相应的组，统计各组频数。见下表：组号组界中心值频数划号频数110.305~10.31510.310///3210.315~10.32510.320/////////9310.325~10.33510.330////////8410.335~10.34510.340/////////9510.345~10.35510.350//2610.355~10.36510.360///////7710.365~10.38010.370////////////127组H=0.01N=50（二）直方图编制频数分布表：组号组界中心值频数划号频数11013（二）直方图绘制直方图：①按数据值比例画横坐标②按频数值比例画纵坐标（二）直方图绘制直方图：14（二）直方图直方图的观察分析：对直方图的观察分析，可以从以下两方面入手A.形状分析与判断观察直方图应着眼于整个图形的形状，常见的直方图形态如下图所示：正常型（二）直方图直方图的观察分析：正常型15①正常型直方图中间有一顶峰，左右两边低，近似对称，这时可以判定工序正常运行正常，处于稳定状态。（二）直方图偏向型①正常型直方图（二）直方图偏向型16（二）直方图②偏向型直方图偏向型又分左偏型和右偏型。一些有关公差要求的特性值分布往往呈偏向型。孔加工习惯造成的特性值分布常呈左偏型，而轴加工习惯造成的特性值分布常呈右偏型。双峰型（群体相）（二）直方图②偏向型直方图双峰型（群体相）17（二）直方图③双峰型直方图直方图出现两个顶峰，这是由于数据来自不同的总体。比如，把来自两个共同工人或两批原材料，两种设备的产品混在一起。孤岛型（异常）（二）直方图③双峰型直方图孤岛型（异常）18（二）直方图④孤岛型直方图这是由于工具有误差或是原材料一时的变化、刀具严重磨损、短时间内有不熟练工人替岗位，操作疏忽，混入规范不同的产品等造成。平顶型（二）直方图④孤岛型直方图平顶型19（二）直方图⑤平顶型直方图平顶型直方图往往因生产过程有缓慢因素作用引起。如刀具缓慢磨损、操作者疲劳等。锯齿型（取样分组，测定）（二）直方图⑤平顶型直方图锯齿型（取样分组，测定）20（二）直方图⑥锯齿型直方图锯齿型直方图是由直方图分组过多或是测量数据不准等原因造成。B.与规范界限的比较分析当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时此刻处于稳定状态，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足公差要求的程度，常见的典型状况如下图所示：（二）直方图⑥锯齿型直方图21（二）直方图图形对称分布，且两边有一定余量，是理想状态。此时，应采取控制和监督办法。调整分布中心X，使分布中心X与公差中心M重合。XMTUTLXMTUTL理想型偏心型（二）直方图图形对称分布，且两边XMTUTLXMTUTL理想22（二）直方图采取措施，减少标准偏差。工序能力出现过剩，经济性差，可考虑改变工艺，放宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。XMTUTLXMTUTL无富裕型能力富裕型（二）直方图XMTUTLXMTUTL无富裕型能力富裕型23（二）直方图已出现不合格品，应多方面采取措施，减少标准偏差s或放宽过严的公差范围。已造成不合格品，应采取措施，使分布中心X与公差中心M重合。XMTUTLXMTUTL能力不足型陡壁型（二）直方图已出现不合格品，应多XMTUTLXMTUTL能力24（三）散布图1）散布图之意义：将相对应的两组数据，分别依X轴、Y轴点入坐标图中，以观测两组数据间是否相关及其相关程度，这种图称为散布图。散布图是研究成对出现（如X、Y每对为一个点）的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。2）散布图之作法一般以横轴表示原因或因素，纵轴表示结果或特性值。作法如下：（三）散布图1）散布图之意义：25（三）散布图A.收集数据30组以上B.绘出横轴及纵轴，将数据依X、Y坐标点出C.二点数据在同一点重复时，点上二重圆记号·，三点数据在同一点重复时，点上三重圆记号。（三）散布图A.收集数据30组以上26（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC序号吸着力（g）对应力（N）序号吸着力（g）对应力（N）135.0392.0135.5393.5235.5393.5236.0395.0336.0395.0336.5396.5436.5396.5437.0398.0537.0398.0537.5399.5637.5399.5638.0401.0738.0401.0738.5402.5838.5402.5839.0404.0（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC27（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC序号吸着力（g）对应力（N）序号吸着力（g）对应力（N）939.0404.0939.5405.51039.5405.51040.0407.01140.0407.01140.5408.51240.5408.51241.0410.01341.0410.01341.5411.51441.5411.51442.0413.01542.0413.01542.5414.5（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC28（三）散布图正玄相交414.542.5g（三）散布图正玄相交414.542.5g29（三）散布图3.散布图的典型状况图A.正相关（强）B.正相关（中度）C.正相关（弱）D.无相关E.无相关F.无相关（三）散布图3.散布图的典型状况图A.正相关（强）B.正相关30（三）散布图 在散布图中，当X值增加，相应地Y值增加，我们就说X和Y是正相关；当X值增加，相应Y值却减少，我们就说X和Y之间是负相关。散布图可以用来发现，显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系，常在品质管理活动中得到应用。G.负相关（强）H.负相关（强）I.负相关（弱）（三）散布图 在散布图中，当X值增加，相应地Y值增加，我们就31（三）散布图4）.应用散布图的步骤A.收集成对数据（X.Y）。从将要对它的关系进行研究的相关数据中，集成对数据（X.Y）至少不得小于30对。B.标明X轴和Y轴C.找出X和Y的最大和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴Y，两个轴的长度应大致相等。D.描点。当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示，或在离前一个的最近处上第2个点表示。E.判断。分析研究画出来的点子云的分布状况，确定相关关系的类型。（三）散布图4）.应用散布图的步骤32（三）散布图5.散布图的相关性判断：散布图中数据点的相关性分析判断方法有A.对照典型图例判断法B.象限判断法C.相关系数判断法等（三）散布图5.散布图的相关性判断：33（四）层别法1）层别法的意义 层别法又叫分层法、分类法、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类，整理和汇总的一种方法。 分层法的目的在于把杂乱无章的数据加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实。 分别收集数据，找出各层间之差异，针对差异加以改善的方法为层别法。常用于归纳整理所收集到的统计数据。也常与其他统计方法结合起来运用。（四）层别法1）层别法的意义34（四）层别法2）层别法的应用程序如下：A.收集数据B.将收集到的数据或意见根据目的不同选择分层标志C.分层D.按层别法E.画分层归类图（四）层别法2）层别法的应用程序如下：35（四）层别法3）层别法的作用： 透过各种分类（分层），依各类收集数据以寻找不良所在或最佳条件以改善品质。4）层别归类，分类方法A.人员-可按年龄、性别等分层B.机器-可按设备类型、新旧程度等分层C.材料-可按批号、生产厂家等分层D.方法-可按不同要求、参数等分层E.测量-可按测量设备、方法、人员等分层F.时间-可按不同的班次、日期等分层G.环境-可按不同车间、照明度、温湿度等分层H.其他-可按地区、使用条件、缺陷部位等分层（四）层别法3）层别法的作用：36（五）检查表检查表又叫调查表、核对表和统计分析表。它是用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。检查表可分为记录用及点检用两类记录用检查表是把数据分类为数个项目别，以符号记录的表或图。点检用检查表是把要确认的各种事项全部列出来而成的表。（五）检查表检查表又叫调查表、核对表和统计分析表。37（五）检查表1）记录用检查表A.记录用检查表的做法：①决定类项目，收集数据②决定要记录的形式③数据的记号记录B.记录用检查表的用法：①作为数据的记录用途（即用以证明工作已实施）②用作不良（缺点）发生状况的记录或报告之用③作为调查不良（缺点）发生要因（原因）的用途（五）检查表1）记录用检查表38（五）检查表2）点检用检查表的用法：A.点检用检查表的做法①将点检项目全列出②依次排列③决定记录格式B.点检用检查表的用途：①用于巡检②用于预防不良发生（包括设备、仪器异常或其他异常发生）（五）检查表2）点检用检查表的用法：39（五）检查表3）检查表的步骤A.明确收集资料的目的；B.确定为达到目的所需收集的资料C.确定对资料的分析方法D.根据不同目的，设计用于记录资料的检查表格式，其内容应包括：调查者、调查时间、地点、方式等栏目；E.对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性；F.如有必要，应评审和修改检查表格式。调查表的样式多种多样，可根据需要调查的项目灵活设计（五）检查表3）检查表的步骤40（六）柏拉图1）何谓柏拉图： 柏拉图是用数据以项目别分类。而按其大小顺序排列的图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。柏拉图叫排列图、主次因素图。 （六）柏拉图1）何谓柏拉图：41（六）柏拉图2）应用柏拉图的步骤：A.选择要进行质量分析的项目B.选择用来进行质量分析的度量单位。如出现的次数（频数、件数），成本、金额或其他。C.选择进行质量分析的数据的时间间隔。D.按项目别统计数据。E.在图表上画上直轴及横轴（即横坐标和纵坐标）。①画横坐标：按度量，单位量值递减的顺序自左右在横坐标上列出项目，将量值最小的一个或几个项目归并成其他项，放在最右端。②画纵坐标：在横坐标的两端画两个纵坐标，左边的纵坐标按度量单位计算，其高度必须与所有项目的量值和相等。右边的纵坐标应与左边的纵坐标等高，并从0到100%进行标定。F.由左到右累加每个项目的量值（以%表示），并画出累计频率曲线（折线），用来表示各个项目的累计作用。G.利用柏拉图确定对质量改进最为重要的项目。（六）柏拉图2）应用柏拉图的步骤：42（六）柏拉图3）做柏拉图时的注意事项：A.一般来说，主要项目是一至二个，至多不超过三个，否则就失去找主要矛盾原因的意义，要考虑重新进行项目的分类。B.纵坐标可以用“件数”或“金额”等来表示，原则是以更好地找到“主要项目（或原因）”为准。C.不太重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其它”栏内，因此，“其它”栏总在最后。（六）柏拉图3）做柏拉图时的注意事项：43QC七手法的运用编写整理车跃勇QC七手法的运用编写车跃勇44（一）特性要因图一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系而有条理的图形，这种图形称为特性要因图。又叫因果图、鱼骨图、石川图。（一）特性要因图一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）45（一）特性要因图1）应用特性要因图的步骤如下：A.简明扼要地规定结果，即规定需要解决的问题。B.规定可能发生的原因的主要类别。这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、测量和环境等。C.特性要因图的画法：①决定品质（或问题）特性，框起后，加以大横线。②用框将大原因框起来，由箭头之大分枝加到横粗线上。③各大原因上再加入中小原因④圈选重要原因如下图（假定PM制造部FM1282不良率高的原因分析）（一）特性要因图1）应用特性要因图的步骤如下：46（一）特性要因图不良率高原因人员机器设备材料方法环境其他新员工操作不熟精度老化程度磨损状态材质规格限度材料状态作业标准客户要求培训流水线脏作业台面未及时清理员工指甲长配合信息反馈沟通（一）特性要因图不良率高原因人员机器设备材料方法环境其他新员47（一）特性要因图2）绘图时注意事项A.要集合全员的知识与经验B.应按特性分类绘制C.要按产生原因层次绘制3）特性要因图之用途A.改善解析用B.管理用C.制定标准用D.品质管理导入及教育用（一）特性要因图2）绘图时注意事项48（二）直方图

直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等，高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据。直方图为在某种条件下搜集很多数据，藉以调查数据中心值及差异的情形。（二）直方图直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相49（二）直方图1）直方图的做法A.计算数据总数，以N表示；B.定数组（K=1+3.23log）C.求最大值（L）与最小值（S）与全距（R）D.定组距（H）：全距/组数E.定组界F.做次数（频数）分布表G.绘直方图H.直方图研判N（二）直方图1）直方图的做法N50（二）直方图2）应用直方图的步骤：以PM生产的FM5578马达凸缘高度为例，对应直方图的步骤，加以说明。该规格为10.34±0.04mmA.收据数据。做直方图的数据一般应大于50个，如下图N=50测量单位：mm测量工具：高度表（二）直方图2）应用直方图的步骤：5110.38010.35810.31010.34710.34510.37910.36710.31510.32110.32610.36510.36810.33610.32510.33710.36210.34210.37210.31810.35210.36610.34210.32910.31710.33210.37210.34810.34710.32610.33510.34210.37110.33710.35610.32410.34510.36110.33410.32610.32110.37410.34410.35610.32410.31110.32310.35610.32810.37610.318数据表（FM5578凸缘高度）10.38010.35810.31010.34710.34552（二）直方图B.定数组。K=7。 即数组为7组。C.确定最大值（L）与最小值（S）与全距（极差）（R）。L=10.380；S=10.310极差（R）用数据的最大值减去最小值求得：R=10.380-10.310=0.07D.定组距（H）先确定直方图的数组，然后以此组数去除极差（全距），可得直方图每组的宽度，即组距。数组的确定要适当，数组太少，会引起较大计算误差；数组太多，会影响数据分组的明显性，且计算工作量加大。组数（K）的确定可参考组数（K）选用表，见下表（二）直方图B.定数组。K=7。 即数组为7组。53组数（K）选用表数组数目（N）组数（K）常用组数（K）50以下5~750~1005~1010100~2507~12250以上10~20H=R/K=0.07/7=0.01（H≈1）组距一般取测量单位的整数整倍，这样便于分组。组数（K）选用表数组数目（N）组数（K）常用组数（K）50以54（二）直方图E.定组界（即确定各组的界限值） 为避免出现数据值与组的界限值重合而造成频数计算困难，组的界限值单位应取最小测量单位的二分之一（即一半）。分组时应把数据表中最大值和最小值包括在内。 第一组下限值为： S-0.005=10.310-0.005=10.305 第二组上限值为：第一组下限值加组距； 依此类推，定出各组的组界。

（二）直方图E.定组界（即确定各组的界限值）55（二）直方图编制频数分布表：把各组上下界限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据列入相应的组，统计各组频数。见下表：组号组界中心值频数划号频数110.305~10.31510.310///3210.315~10.32510.320/////////9310.325~10.33510.330////////8410.335~10.34510.340/////////9510.345~10.35510.350//2610.355~10.36510.360///////7710.365~10.38010.370////////////127组H=0.01N=50（二）直方图编制频数分布表：组号组界中心值频数划号频数11056（二）直方图绘制直方图：①按数据值比例画横坐标②按频数值比例画纵坐标（二）直方图绘制直方图：57（二）直方图直方图的观察分析：对直方图的观察分析，可以从以下两方面入手A.形状分析与判断观察直方图应着眼于整个图形的形状，常见的直方图形态如下图所示：正常型（二）直方图直方图的观察分析：正常型58①正常型直方图中间有一顶峰，左右两边低，近似对称，这时可以判定工序正常运行正常，处于稳定状态。（二）直方图偏向型①正常型直方图（二）直方图偏向型59（二）直方图②偏向型直方图偏向型又分左偏型和右偏型。一些有关公差要求的特性值分布往往呈偏向型。孔加工习惯造成的特性值分布常呈左偏型，而轴加工习惯造成的特性值分布常呈右偏型。双峰型（群体相）（二）直方图②偏向型直方图双峰型（群体相）60（二）直方图③双峰型直方图直方图出现两个顶峰，这是由于数据来自不同的总体。比如，把来自两个共同工人或两批原材料，两种设备的产品混在一起。孤岛型（异常）（二）直方图③双峰型直方图孤岛型（异常）61（二）直方图④孤岛型直方图这是由于工具有误差或是原材料一时的变化、刀具严重磨损、短时间内有不熟练工人替岗位，操作疏忽，混入规范不同的产品等造成。平顶型（二）直方图④孤岛型直方图平顶型62（二）直方图⑤平顶型直方图平顶型直方图往往因生产过程有缓慢因素作用引起。如刀具缓慢磨损、操作者疲劳等。锯齿型（取样分组，测定）（二）直方图⑤平顶型直方图锯齿型（取样分组，测定）63（二）直方图⑥锯齿型直方图锯齿型直方图是由直方图分组过多或是测量数据不准等原因造成。B.与规范界限的比较分析当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时此刻处于稳定状态，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足公差要求的程度，常见的典型状况如下图所示：（二）直方图⑥锯齿型直方图64（二）直方图图形对称分布，且两边有一定余量，是理想状态。此时，应采取控制和监督办法。调整分布中心X，使分布中心X与公差中心M重合。XMTUTLXMTUTL理想型偏心型（二）直方图图形对称分布，且两边XMTUTLXMTUTL理想65（二）直方图采取措施，减少标准偏差。工序能力出现过剩，经济性差，可考虑改变工艺，放宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。XMTUTLXMTUTL无富裕型能力富裕型（二）直方图XMTUTLXMTUTL无富裕型能力富裕型66（二）直方图已出现不合格品，应多方面采取措施，减少标准偏差s或放宽过严的公差范围。已造成不合格品，应采取措施，使分布中心X与公差中心M重合。XMTUTLXMTUTL能力不足型陡壁型（二）直方图已出现不合格品，应多XMTUTLXMTUTL能力67（三）散布图1）散布图之意义：将相对应的两组数据，分别依X轴、Y轴点入坐标图中，以观测两组数据间是否相关及其相关程度，这种图称为散布图。散布图是研究成对出现（如X、Y每对为一个点）的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。2）散布图之作法一般以横轴表示原因或因素，纵轴表示结果或特性值。作法如下：（三）散布图1）散布图之意义：68（三）散布图A.收集数据30组以上B.绘出横轴及纵轴，将数据依X、Y坐标点出C.二点数据在同一点重复时，点上二重圆记号·，三点数据在同一点重复时，点上三重圆记号。（三）散布图A.收集数据30组以上69（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC序号吸着力（g）对应力（N）序号吸着力（g）对应力（N）135.0392.0135.5393.5235.5393.5236.0395.0336.0395.0336.5396.5436.5396.5437.0398.0537.0398.0537.5399.5637.5399.5638.0401.0738.0401.0738.5402.5838.5402.5839.0404.0（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC70（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC序号吸着力（g）对应力（N）序号吸着力（g）对应力（N）939.0404.0939.5405.51039.5405.51040.0407.01140.0407.01140.5408.51240.5408.51241.0410.01341.0410.01341.5411.51441.5411.51442.0413.01542.0413.01542.5414.5（三）散布图（FM5596马达吸着力）相关性数据表生产线QC71（三）散布图正玄相交414.542.5g（三）散布图正玄相交414.542.5g72（三）散布图3.散布图的典型状况图A.正相关（强）B.正相关（中度）C.正相关（弱）D.无相关E.无相关F.无相关（三）散布图3.散布图的典型状况图A.正相关（强）B.正相关73（三）散布图 在散布图中，当X值增加，相应地Y值增加，我们就说X和Y是正相关；当X值增加，相应Y值却减少，我们就说X和Y之间是负相关。散布图可以用来发现，显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系，常在品质管理活动中得到应用。G.负相关（强）H.负相关（强）I.负相关（弱）（三）散布图 在散布图中，当X值增加，相应地Y值增加，我们就74（三）散布图4）.应用散布图的步骤A.收集成对数据（X.Y）。从将要对它的关系进行研究的相关数据中，集成对数据（X.Y）至少不得小于30对。B.标明X轴和Y轴C.找出X和Y的最大和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴Y，两个轴的长度应大致相等。D.描点。当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示，或在离前一个的最近处上第2个点表示。E.判断。分析研究画出来的点子云的分布状况，确定相关关系的类型。（三）散布图4）.应用散布图的步骤75（三）散布图5.散布图的相关性判断：散布图中数据点的相关性分析判断方法有A.对照典型图例判断法B.象限判断法C.相关系数判断法等（三）散布图5.散布图的相关性判断：76（四）层别法1）层别法的意义 层别法又叫分层法、分类法、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类，整理和汇总的一种方法。 分层法的目的在于把杂乱无章的数据加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实。 分别收集数据，找出各层间之差异，针对差异加以改善的方法为层别法。常用于归纳整理所收集到的统计数据。也常与其他统计方法结合起来运用。（四）层别法1）层别法的意义77（四）层别法2）层别法的应用程序如下：A.收集数据B.将收集到的数据或意见根据目的不同选择分层标志C.分层D.按层别法E.画分层归类图（四）层别法2）层别法的应用程序如下：78（四）层别法3）层别法的作用： 透过各种分类（分层），依各类收集数据以寻找不良所在或最佳条件以改善品质。4）层别归类，分类方法A.人员-可按年龄、性别等分层B.机器-可按设备类型、新旧程度等分层C.材料-可按批号、生产厂家等分层D.方法-可按不