为什么使用:
0 d* Q/ b, I, Z* mz使学员明白直方图只能表现一种质量特性,了解其分布的模样、
P0 A* O7 j( e1 v) ?) g* f1 s8 T
中心和变异。
# N2 Z* y( W9 I& w
z为了看清2个(一对)对应的数据的相互关系而使用散点图.
& o# Z3 @( ?, L8 o
„定义:
5 F0 |: g3 `, J1 h2 r2 j
z把两组数据的关系用图来表示，数据用点的形态表现,其点呈散开
2 _: G0 M! k$ j: F6 g7 o的模样.
% O7 u2 _/ n v0 Z6 x9 `! z
„目的: 观察数据散布的模样
7 E% w# g) i+ ?* w+ P
z有无相关关系
3 m/ e' P: h) x$ n! o
z如果有相关关系,那么为了进入规格范围,该以什么值来调节最好.
! n& k- v' s/ k8 e& g$ G散点图─典型的相关关系
* m! p/ p. ~ _6 n! R% T' d# C% P R
7 A) r4 J( V: ^0 q$ f, ]7 A. g
2 e) A' w8 D$ @
) o0 Y' m F$ I' S; O
' q* V* q: l: h* }- D
相关验证是指看散点图,验证是否确有相关关系的一种统计性方法
1 [, D; f+ O/ o: ~7 w
„相关验证方法
U7 }" T1 f. p ~. i
z符号验证法
6 i6 W2 g) p$ C. R& R& D0 iz相关系数计算法
' Q( j/ `' Y ?; ?„相关概念：中位数(中值)
9 [6 P7 E. V/ K- v* X6 y2 w
z指把数据按从小到大顺序排列后处在中间位置的那个数（如1，3，5
# z2 R/ i+ ?5 C% ?( v2 [
，7，9的中位数为5）
- A" A) R$ X: O8 M' lz如果数据的个数是偶数（如:14,17,20, 22, 23, 25）,则中位数为处于中
9 _& c3 y- e. t. D Q
间两个数据的平均值（=（20+22）/2 =21
3 Y! W7 Y: ?* W" c
' S4 [. `$ i6 ^0 u9 P3 v N1 K4 c) 画散点图
: C! O. u7 q6 s5 F( u" j) C' Q2) 画出左右点数相同的纵向中位数线
5 i: B5 G9 P" y和上下点数相同的横向中位数线
\* ?) ]+ o- H! `6 ^$ n; y
3) 按对角线划分的区域,把相对的区域中的点数加起来
( t: [4 ]" ?! u$ Q- p
4) 根据符号验证表与判定数比较之后作出判
3 a$ _! Z: w8 V6 s) p. c1 D" W% [[ II + IV ]与[ I + III ]的最小值等于或小于符号验证表中的下限值，或
3 h5 }0 f. Q, w1 x+ \$ C[ II + IV ]与[ I + III ]的最大值等于或大于符号验证表中的上限值，则
6 r1 L/ x- i: m
X、Y之间存在相关关系
+ T$ u% `6 F; D% x
9 f7 w/ e5 m# M8 X
1 ~+ u4 H4 I, ^( J+ k
# y* M# @, e, E- Q% y$ N& q
# _) s% v' M$ c3 e2 j( w
# p8 W4 [8 O; Z+ I7 @! h
% d% Z0 q- D4 ~( {% |; Z. |1 l1 Y
1 G) n+ K) A( A9 [1 t `8 M+ z6 Z
即使在技术上没有相关关系,但在散点图上有相关关系时,也要把两个数据
( R" k9 k Z+ v, B: n间相关关系通过技术性验证,确认后再下结论
+ R) E, ?$ D& M3 V$ E* `$ k$ s
. x+ ?. A: l& g8 v8 h为什么使用:
. l8 z/ S0 R" ?9 B" mz整体的数据分析不能反映细部的原因
# W, F/ R; A f- b. [
z数据挖掘是寻找关键原因和根本原因的手段
: |! J, [9 b, R2 _( }/ j5 }
„定义:
8 i) e' B& J$ s, D% G( \/ U
z把整体问题数据按照某种分类特征分成若干个群组进行分析，以
! Q q+ r# N( p8 ?便挖掘和确认深层次的原因
% t) l& v5 W3 v3 N p3 n9 _. B
„目的: 分层寻找关键原因
1 t6 K+ b# f: Z; K! B; N
z一般分层的规律
/ e8 N0 |8 g: U% g# y" dz确定关键原因
5 m* i( V; u& A8 ]' Z& a
9 C3 s6 i' N: c1 m层别的效果
0 _; a' `& W; d0 O6 Az把模糊的整体数据变得更加明确和清晰
; K3 }" c. |; x' x, N0 K+ W
z从数据中获得正确有效的信息
' `+ K9 V( |" A0 C9 [* F8 Wz根据特性的原因分类，使对策变得容易并更具有针对性
1 L/ r: k7 k0 k1 T3 ? k4 ?( [/ e4 Z" G
„层别注意事项
/ N) g& f# q, A& V' P
z以不同的因素层别
9 n* }) l+ G9 W+ R$ lz分层因素标识要与原因数据对应
! B) t& U# C4 M' _# i
z层别可以用在任何地方
2 _1 D/ S8 r+ t" ~0 S* z8 j
! G) K3 o L4 v- s* @$ h6 f5 }4 g„明确分析对象
! _' a6 p0 z: ^„如果存在历史数据，通过数据分析把握整体问题的分布
0 \; ~( D! n) W9 T+ o$ ?# |& }' W/ ?: U状态
8 S0 z; F$ A6 A+ d* O1 g2 l; z8 W„通过观察或讨论，确定分层的因素
1 P' b( g& {) X( c* @ |„数据整理或收集
* m: k6 N; ?0 C8 N8 `2 cz已经有数据：按照分层因素重新分类数据
- ?4 k5 K) H/ l. X8 D J9 y/ g/ S% G. pz没有所需要的数据：按照分层因素收集数据
! S/ Z( r4 S3 u2 u1 @" `- ~) ?
„做层别比较，确定关键原因
9 s4 }. N7 E; j& R* B* `
- i( L7 ^: D8 {9 Q2 r层别因素 内容
- q6 e& W2 @) ?2 ?) ?% x: i时间 小时别、班次别、日别、周别、月别、季别…
$ U. |* Z9 V4 z个人别、班别、熟练度别、工龄别，年龄别，性别…
( j6 e+ c* ~# d9 E- s, w2 w! z
工序别、线别、工厂别…
# B* q( B/ p$ e4 P4 N% L供应商别，批别、检查员别、储存场所别…
' c( A' C5 Q# e! s1 `& r) W* |作业方法 作业速度别、作业条件别、作业顺序别…
! Z. I8 V+ ~9 Q* s环境条件别、温度、湿度、季节…
7 {* ^1 n+ m" ?& [! e$ \+ w W- G检查测定 计测器、测定方法别、测定地点别、检测员别…
$ \. N5 Z9 L( k0 R- l作业者
2 |- v; E e9 X
设备
) W3 [2 [! L) w% i
物料
' u7 ^( p" j! ]
5 W: O0 `5 k0 q+ l. K) V( f
9 S9 d9 t! m P' s( u/ y
7 j W" B' ]9 F# i9 h& Y
8 R9 i$ ?9 }1 c* r9 K' H
7 ~# r+ M s$ t' \7 j' _0 p
, m# d- ]+ k D
- D7 K5 _0 k- R7 k% I) _
! C: I, `7 K3 I: D9 o, b
$ H( T3 K v( H+ a2 x% E% c
; B5 D Y4 \6 a0 c& \' C0 A9 E
! V. L9 z; j( Y& u: d
' g4 ?& w: K8 F' J7 C. m0 v q
1 }6 s; ?% d0 ?" }- |/ H
/ P* M, }4 @$ M. }4 B
" ], m. _( O$ D
4 H% F/ K/ y J. A; g1 f1 H2 n2 a$ E
* q- ^$ z8 m) x9 _ k
% r2 j! f; I2 Z# m8 K
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狗仔卡
发表于 2014-7-18 19:00
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