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3.層別時注意事項: 3.1 數據的性質分類要明確. 3.2 收集數據如:品質(不良率)、效率(工時)、成本(費用)之各日報、周 報、月報中去發掘問題. 3.3 同一問題有很多項目在一起應層別. 3.4 層別所得資料要能與對策相連接. 例:假設有三條生產線A、B、C,下表為其一周生產不良率數據,試以層別 出此三條生產線之差異作分析. 1.1% 1.0% 0.8% 1.2% 0.8% 0.3% C 1.4% 1.2% 1.3% 0.9% 1.0% 1.6% B 1.6% 1.8% 2.4% 2.1% 1.5% 2.2% A 星期六 星期五 星期四 星期三 星期二 星期一 線別 32 (五).散 佈 圖(Scatter diaram) 1.何謂散佈圖? 散佈圖就是將成對的二組數據制成圖表,以視察數據相互間的 關系.在分析獨立數據時,用直方圖、柏拉圖就可以找到改善著 眼點,但如要解析兩個變量X、Y之間的相關性時,就需使用散 佈圖,將X與Y的兩組數據在方格紙上,可看出X、Y之間相關情 形的圖謂之散佈圖.如:比重及濃度、電流密度及電鍍的厚度或 者業務部門的訪問次數及成交率等,像這些調查二個數據之間 的關系者常常會出現.這時所使用的圖表就是散佈圖. 2.散佈圖的作法 2.1 收集成對的數據,整理成數據表. 首先,收集想知道有沒有相關關系的成對之二種數據,整理成 數據表.數據數量如果太少,就不容易找出相關關系,所以至少 要收集30組以上的數據才行. 2.2 求出數據中X、Y的最大值與最小值. 2.3 在橫軸(X)與縱軸(Y)上各列出品質要因(特性). 2.4 把兩種對應數據點在座標圖上. 2.5 兩組數據相同時另作記號表示. 2.6 圖上加入品名、工程別、日期、制表人. 33 2.7 例:下表所列數據為一鋼制品的焠火溫度與硬度間是否有相關性? 50 860 29 49 830 19 52 810 9 30 28 27 26 25 24 23 22 21 NO 49 840 44 820 20 53 820 10 52 860 55 870 18 51 860 8 46 830 55 860 17 50 870 7 54 880 48 820 16 59 890 6 50 840 46 820 15 54 850 5 57 880 45 830 14 45 840 4 54 880 51 830 13 48 850 3 53 850 53 870 12 56 890 2 44 810 52 840 11 47 810 1 硬度(Y) 燒入溫度(X) 硬度(Y) 燒入溫度(X) NO 硬度(Y) 燒入溫度(X) NO 單位:焠火溫度(0C) 硬度(HR-C) X:max=890-min=810=800c y:max=59-min=44=15(組距) 34 鋼的燒入溫度與硬度關連散佈圖 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 800 810 820 830 840 850 860 870 880 890 900 X溫度(0C ) 工程別:壓延課 日期: 2001/10/15 制品名:STB-6 制表者:X X X 35 X Y X增大時,Y也隨之增大,典型的正相關 Y X增大時,Y反而減小,典型的負相關 X X Y X增大時,Y也隨之增大,非极顯著的正相關 X增大時,Y也隨之增大,非极顯著的正相關 X增大時,Y反而減小,非极顯著的負相關 X Y 3.1 3.2 3.3 3.4 36 X與Y之間看不出有何關系 X Y X開始增大時,Y也隨之增大,但達到某一值以后,則X增大時,Y卻減小. X Y 4. 散佈圖重點: 4.1 可發現原因與結果的關系: ----收集原因的數據,與結果的數據,相對比較. 4.2 繪出散佈圖,對結果可一目了然. ----在散佈圖內,將原因和結果的數據點入. 4.3 可判斷是有關聯或是沒有關聯. ----由散佈圖可以清楚了解兩組數據間的關系. 4.4 收集到的數據在圖上無法判定. ----則應先予層別,再行點入繪成散佈圖. 37 5.例:下列數據表示制造工程所使用砂混合樹脂(和削)
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