为什么使用:
1 h7 d! ~! K" e/ ]4 L9 Dz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、
$ U0 }- q# u. J5 e% ]( N# T2 C中心和变异。
) H% _ Q2 W% g5 x4 R, e% L# a
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.
: Y+ h( F9 G& ~$ Q„定义:
: z" b# t& K+ ^- oz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
6 y2 p3 ]/ S& A1 q* t/ A
的模样.
4 d; O! J5 ?, k$ I$ O
„目的: 观察数据散布的模样
5 K, w. t3 x! f0 I
z有无相关关系
4 F' }8 c7 l8 C
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.
# x$ p9 U9 g4 G! i1 k
散点图─典型的相关关系
0 L' N3 h4 T. {) d4 A+ y9 g4 ^3 z
+ _9 ]% x' M2 c
8 C1 A) Q0 \. l* _* o1 x( K& U) M! h
. P8 S$ W1 x! |6 I- V W1 ^* [( E" Q% m. y
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
% ?6 Y0 L# ?: j9 F/ z# v„相关验证方法
! k1 `8 f; S( y1 r( S
z符号验证法
$ N" i( M8 G. W$ W1 ^" G
z相关系数计算法
) x; s4 d4 f5 I K# _4 N1 @! s
„相关概念:中位数(中值)
8 k1 r# k) A( i/ Q5 yz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
% P* `# C$ u: u9 H. {$ v" ?,7,9的中位数为5)
. H* i! x/ I9 `, |* ]9 l" Q0 fz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
$ q; N& L7 S, F6 I, c
间两个数据的平均值(=(20+22)/2 =21
. Y$ T" x5 _7 f& @3 r
! K- M# w" ~6 E$ y1 V) 画散点图
2 x/ l1 |/ R9 l2) 画出左右点数相同的纵向中位数线
" j( d. e) b0 U' _
和上下点数相同的横向中位数线
3 i/ M1 V9 ?6 w# j2 n3) 按对角线划分的区域,把相对的区域中的点数加起来
5 } o& j0 R3 s! |8 h7 \* m4) 根据符号验证表与判定数比较之后作出判
* L6 {$ U/ w! H
[ 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
: ~ V: I( |5 e8 R8 I+ T. `2 O/ j
[ 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
; h& n* K3 ~) |5 N% R7 Y9 N
X、Y之间存在相关关系
+ P2 _6 G: g+ G' Q7 A8 t- T' ]" T& v; w) V, k3 d
5 N$ Y- D. ` R- a( c$ h4 m( |# M2 ]
. `, S' N1 N+ Z- h9 t
4 Z" u) x- D( J1 `6 u) i
% j" b ~' O1 k$ j+ t
6 r- {) S1 x8 N! w9 m8 _
3 F/ y9 ]- K: u6 s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
6 F' @) n/ I: ^( v$ f间相关关系通过技术性验证,确认后再下结论
9 `" `7 |, C6 f! W9 Z
7 J! G* y0 \; q4 m: M, u为什么使用:
, Z* Y8 t) f# B5 M/ ~/ S/ {& h4 f
z整体的数据分析不能反映细部的原因
" X8 P5 z6 J3 W$ T6 V
z数据挖掘是寻找关键原因和根本原因的手段
* g* F& t L3 C$ C% r$ u
„定义:
; @& [( [& n5 d' }# l6 `8 h
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
; \/ |* {& Z& ~. I
便挖掘和确认深层次的原因
) T6 j8 ?% W {4 S) H& Q* m
„目的: 分层寻找关键原因
3 {+ E4 ?/ j9 `9 {3 l3 T- _
z一般分层的规律
$ F' X* S+ X: e. g3 i
z确定关键原因
% o6 _; X, |2 V1 l; F
5 ]8 T) S# r/ d' m层别的效果
& x, y4 ^$ ^* ~& }0 M8 Az把模糊的整体数据变得更加明确和清晰
5 C2 J, q0 V* I9 ]8 i1 U
z从数据中获得正确有效的信息
* z0 P- |8 F {
z根据特性的原因分类,使对策变得容易并更具有针对性
% k( _( s' D+ b$ ?) x) p„层别注意事项
- E5 t3 V) \* w( m4 fz以不同的因素层别
* T2 H/ S( E8 \ a$ f
z分层因素标识要与原因数据对应
5 a+ I$ t' \4 l( D! D1 }z层别可以用在任何地方
- \& f ^' e! {1 ^$ d( D
" ]; ^9 J; d* N/ e% l! w* U j! m- P„明确分析对象
8 e& w$ B7 e7 y9 g# D
„如果存在历史数据,通过数据分析把握整体问题的分布
$ _* ~/ {- V+ v: V0 P% O2 H3 ~* k
状态
, e# |4 ?( B6 r" a
„通过观察或讨论,确定分层的因素
( Z2 N. }* E6 Q \& y
„数据整理或收集
: s# G6 o+ r0 S* R4 V f
z已经有数据:按照分层因素重新分类数据
, A9 O" n8 g& N! |3 X
z没有所需要的数据:按照分层因素收集数据
1 J4 s7 i# W% I) p6 F
„做层别比较,确定关键原因
) h1 k O! ?& T! ^
/ x3 M* s2 ^) B
层别因素 内容
1 `0 c3 U) Y( Z+ F1 N6 g
时间 小时别、班次别、日别、周别、月别、季别…
( ` f/ r* |, I; l
个人别、班别、熟练度别、工龄别,年龄别,性别…
! }7 F; \' k7 r [: ~工序别、线别、工厂别…
' ?0 J8 Z$ P; f& q4 `
供应商别,批别、检查员别、储存场所别…
4 S; |$ ]" {' s! W2 }作业方法 作业速度别、作业条件别、作业顺序别…
* Z0 ?2 d) X: W3 \- f; d' t2 R环境条件别、温度、湿度、季节…
" V1 i1 D# y9 W$ e! p/ c& D检查测定 计测器、测定方法别、测定地点别、检测员别…
% o) }" d s" I1 P# e5 z作业者
. E" Q7 o, Z3 V: y. j$ g设备
5 o0 X5 n8 _; ^1 {7 l! Y
物料
1 v% r6 ]3 E" c
9 p3 Q, m, C8 o0 U/ q7 A2 g# O
7 N$ d: o$ E- Q) {% r+ B
& E& [- d1 y4 P
' w! N# D$ c- Z
7 ?6 k; @9 R& `
# K9 Y+ H0 I( d Q
( X m! ^, c0 \
6 Q/ s# O' r F1 R9 b# M# Y+ F I' h
) [, r& E3 A" p- ^5 s t6 |
5 Y0 j- D( D! n% d1 x; [/ \
: Q2 x, e9 W% @0 R7 D
& [5 D% M" r. ^8 h; W3 p# ^
1 X% W0 y6 R( M# O6 B5 v- k
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5 y. @5 Q0 |" b9 ~3 L# u. I: ?& X5 g W5 ^( y' a L
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