6散点图解析
帕累托图、鱼骨图、散点图、条形图、直方图、趋势图、控制图的总结
系统集成项目管理工程师教程各种图的总结目录帕累托图 (3)一、定义 (3)二、最优 (3)三、最优的条件 (4)四、定律 (4)鱼骨图 (6)一、定义 (6)二、鱼骨图的三种类型 (6)三、鱼骨图制作 (6)四、鱼骨图使用步骤 (7)五、鱼骨图案例分析 (8)六、用统计工具软件MINTAB制作鱼骨图 (8)散点图 (9)条形图 (10)一、简介 (10)二、描绘条形图的要素 (10)直方图 (12)一、科技名词定义 (12)二、百科名片 (12)三、目录 (12)四、直方图的绘制方法 (13)五、用直方图来观察和分析生产过程质量状况 (13)六、如何判断直方图是否正常的形状： (14)七、直方图在摄影上的应用 (16)趋势图 (17)一、简介 (17)二、柱形图 (17)控制图 (20)一、百科名片 (20)二、定义 (20)三、作用 (21)四、控制图的预防原理 (21)五、统计过程控制的实质 (21)六、计量值控制图 (22)七、计数值控制图 (22)八、判断稳态的准则 (23)九、应用控制图需要考虑的问题 (24)十、基本结构 (25)十一、详细分类 (25)十二、扩展阅读 (25)帕累托图一、定义帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。
它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。
可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。
按等级排序的目的是指导如何采取纠正措施：项目班子应首先采取措施纠正造成最多数量缺陷的问题。
从概念上说，帕累托图与帕累托法则一脉相承，该法则认为相对来说数量较少的原因往往造成绝大多数的问题或缺陷。
帕累托图排列图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列,通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素.帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。
肺活量与身高体重散点图
②灶压迫 气管、支 气管引起 严重呼吸 困难者； ③病灶穿 破气管、 支气管引 起肺不 张，干酪 性肺炎， 内科治疗 无效者； ④不能排 除纵隔肿 瘤者。 （5）大 咯血急诊 手术适应 ①24小时 咯血量 >600毫 升，经内 科治疗无 效者； ②出血部 位明确； ③心肺功 能和全身 情况许 可； ④反复大 咯血，曾 出现过窒 息、窒息 先兆或低 血压、休 克者。 （6）自 发性气胸 手术适应 ①气胸多 次发作 （2～3次 以上） ②胸腔闭 式引流2 周以上仍 继续漏气 者； ③液气胸 有早期感 染迹象 者；
生活在流 行区的多 数感染者 发展至T 细胞反应 期，仅少 数发生原 发性结核 病。大部 分感染者 结核菌可 以持续存 活，细菌 与宿主处 于共生状 态。纤维 包裹的坏 死灶干酪 样中央部 位被认为 是结核杆 菌持续存 在的主要 场所。低 氧、低PH 和抑制性 脂肪酸的 存在使细 菌不能增 殖。宿主 的免疫机 制亦是抑 细胞外增 殖和传播 期
3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
肺活量(ml)
10 20 30 40
3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
肺活量(ml36 1750 27 144.5 34.7 2250 28 154.6 39.5 2500 29 156.5 32 1750
发病机
制/肺
结核
编辑
结核菌入 侵宿主体 内，从感 染、发病 到转归均 与多数细 菌性疾病 有显著不 同，宿主 反应具有 特殊意义 。结核菌 感染引起 的宿主反 应分为4 期。 起始期
入侵呼吸 道的结核 菌被肺泡 巨噬细胞 吞噬。因 菌量、毒 力和巨噬 细胞非特 异性杀菌 能力的不 同，被吞 噬结核菌 的命运各 异。若在 出现有意 义的细菌 增殖和宿 主细胞反 应之前结 核菌即被 非特异性 防御机制 清除或杀 灭，则不 留任何痕 迹或感染 证据。如 果细菌在 肺泡巨噬 细胞内存 活和复 制，便扩 T细胞反 应期 由T细胞 介导的细 胞免疫 （CMI） 和迟发性 过敏反应 （DTH） 在此期形 成，从而 对结核病 发病、演 变及转归 产生决定 性影响。 共生期
六西格玛的统计与分析方法
六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。
六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。
六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。
下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。
1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。
价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。
流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。
2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。
通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。
散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。
3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。
MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。
常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。
4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。
接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。
接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。
5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。
测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。
散点图或折线图
散点图或折线图？注意有关图表类型“列表中有两件事情：1. 折线图类型列第三，，而XY散点图类型列第五。
我将不得不把高分散就行了，因为我觉得它是更重要的两个。
上述的安排，有人不熟悉的Excel图表类型可能是偶然发现第一线的图表类型，他们可能想要一个散点图。
2. 线和XY散点图类型的按钮的设计意味着线路图提供点连接线散点图，而只提供散点。
仔细看看图表子类型显示，以上隐含的格式观察是不严格如此。
当从列表中选择一个图表类型，可用的子类型的图表类型列表中的右侧所示。
线型提供带和不带标记的子类型，如下所示。
这些数据可以是显示（左列），叠（中），和堆叠共100％。
堆叠的类型，在特定的情况下，才能得心应手，但您可能会坚持取消堆栈的类型。
你甚至可以选择一个折线图系列出现在图表上的缎带与3-D效果，你应该只使用这个图表子类型，如果您的目的是扭曲你的数据，迷惑观众。
行子图表类型的XY散点图子类型是广泛的（见下文）。
您可以选择标记，标记线，并线而已。
此外，如果你想连接线，您可以选择直线段点，或平滑线之间。
散射子图表类型其实，有更广泛的可能性比图表类型和子类型。
一旦你已经创建了一个图表，你可以选择每个系列独立和格式化。
在线和散点图系列的连接线可直，平滑，或完全删除。
系列对于这两种类型的标记的形状可以选自中进行选择，或者它可以被删除。
在线路图中，你可以堆叠串联值，因为用于图表中的所有系列的第一个系列的分类（X）值在散点图中，每个系列都可以有自己的X值，所以不支持堆叠。
线图支持一些基本的3-D效果，幸运的是，不能够散点图这种失真。
关于查找和更改图表什么类型的系列是什么？找出什么样的系列绘制在图表的方式有两种：∙选择系列，从图表“菜单中选择” 图表类型，看看有什么选择突显。
∙系列上右键单击，在弹出菜单中选择图表类型，看到什么是突出。
注意，你可以在同一图表中有多于一个类型的系列。
是什么类型的轴？有两种方法，找出什么样的X轴的图表有：∙选择轴，选择“ 选择的轴（或按Ctrl-1）从格式菜单，然后单击” 缩放“选项卡上。
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。
6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。
7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。
8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。
9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。
10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。
工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。
首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。
条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。
例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。
三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。
例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。
例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。
例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。
经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。
在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。
其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。
6西格玛绿带考试试题
6西格玛绿带考试试题6西格玛绿带考试试题随着全球经济的发展和竞争的加剧，各行各业都在寻求提高效率和质量的方法。
在这个背景下，6西格玛方法成为了一种被广泛应用的管理工具。
6西格玛绿带考试试题是评估个人对6西格玛方法的理解和应用能力的一种方式。
本文将介绍一些典型的6西格玛绿带考试试题，并对其背后的原理进行解析。
第一题：什么是6西格玛？6西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷，提高过程的稳定性和质量。
它基于统计学原理，将问题解决过程分为DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）五个阶段，以确保问题的解决是系统性和持续性的。
第二题：请解释一下DMAIC的每个阶段。
- 定义阶段：明确问题的范围和目标，并确定关键的业务指标（KPIs）。
- 测量阶段：收集和分析数据，以了解当前过程的性能和问题。
- 分析阶段：通过统计分析和其他工具，确定问题的根本原因。
- 改进阶段：制定和实施改进方案，以解决问题并提高过程的性能。
- 控制阶段：制定控制计划，以确保改进效果的持续性。
第三题：什么是六西格玛的关键概念？六西格玛的关键概念包括：- 持续改进：通过不断的测量、分析和改进，实现过程的持续改进。
- 数据驱动决策：基于实际数据和统计分析，做出决策和改进方案。
- 面向客户：将客户需求作为主导，确保产品或服务能够满足客户的期望。
- 团队合作：通过跨职能团队的合作，实现问题的解决和改进的实施。
- 领导力和承诺：领导层的参与和承诺是成功实施六西格玛的关键因素。
第四题：请列举一些常用的6西格玛工具。
- 流程图：用于描述和分析过程中的步骤和交互。
- 直方图：用于显示数据的分布情况。
- 散点图：用于显示两个变量之间的关系。
- 控制图：用于监控过程的稳定性和变异性。
- 核查表：用于记录和跟踪问题的发生和解决情况。
第五题：请解释一下六西格玛的关键绩效指标。
六西格玛的关键绩效指标包括：- DPU（Defects Per Unit）：每个单位的缺陷数。
散点图及其数据拟合
（1）在Excel工作表中输入上表中数据，然后用用绘制折 线图类似的方法绘制散点图。
（2）鼠标点中图像中任何一个散点后单击右键，在弹出的 命令栏中点击“添加趋势图”
由图可知拟合模型为y=14.557x-27843 当x=2009时，y≈1404(百万）
例2：某种汽车在公路上车速与刹车距离的数据如表所示，试建立两 者的关系，并求出车速为120km/h时的刹车距离。
ห้องสมุดไป่ตู้ 解：在Excel工作表输入数据后，做散点图， 发现散点图呈递增趋势，则在选择趋势类型时， 分别添加指数、乘幂、多项式这三种趋势
§ 13.4 散点图及其数据 拟合
导入
在现实世界中，事物之间存在相互联系、相互影 响的关系，寻找这种关系的常用方法之一，是通过 实验测得一批数据，经过对这些数据的分析处理， 归纳出反映变量之间关系的模型。
数据拟合就是通过数据来研究变量之间存在的 相互关系，并给出近似的数学表达式的一种方法。 根据拟合模型，可以对变量进行预测和控制。
解决数据拟合问题的关键是准确的绘制散点图
新课
概念： 散点图又称点图，它是以圆点的大小和同样大小圆点的多少货疏密表示统计资料的数 量及其变化趋势的图。
例1：估计人口变化趋势是我国制定相关政策的依据，从人口统计 年鉴中可查的我国从1949年到2004年人口数据资料，如表13-16所 示，试估计我国2009年的人口数。
根据显示的R2值，选择多项式模型，即车速x 与停车距离y之间的关系为：
y0.00x624 0.12x562.7374 当 x12时 0 y， 11(m 0)
精选6Sigma管理实例解析ppt42页
为什么要开展 6 Sigma
管理的科学性复归
质量管理的前进步伐
为什么要开展 6 Sigma
6 Sigma 与TQM 的区别和联系
TQM 6 Sigma依据原理 统计学 统计学 应用对象 产品质量 产品质量 、工作质量 适用范围 产品特性可测之行业 所有商业行为性 质 工具 标志、工具、哲学
什 么 是 6 Sigma
什 么 是 6 Sigma
统 计 工 具 定 量 方 法 学 习 过 程 管 理 哲 学 生 活 方 式
6 Sigma 的基础--正态分布原理
为什么要开展 6 Sigma
6 Sigma的各种表现形式
Sigma 是希腊字母表里的一个字母专业术语 “sigma” 定义为标准偏差----用来描述特性值相对于过程平均值的偏离程度 对于一个商务或制造过程来说 ， sigma value ---- 是一个度量单位, 它显示过程的执行情况。Sigma 值越高说明执行情况越好。 Sigma通过测量过程的能力来追求零缺陷。这里把缺陷定义为可能导致客户不满的任何要素在 6 sigma中，常用的测量指数是单位缺陷数 (defects-per unit) 其中单位可以是任何形式--一个零件/一块材料/时间段/距离等 。sigma value 显示了缺陷可能发生的频率。sigma value 越高，过程产生缺陷的可能性越少。当 sigma值增加时，成本下降，工作周期减少，同时客户满意度提高。
同 类 中 最 好 的
一 般 公 司
为什么要开展 6 Sigma
隐性成本是最大的敌人
浪费 返工 报废 投诉 冰山 测试成本 检验成本 水面部分 顾客退货 ------------------------------------------- 冰山 加班过多 未使用能力 水下部分 文件延迟 库存量过高 计划延迟 顾客赔偿金 快件运输 系统成本过高 处理投诉 生产安排脱节 失去的成交机会 产品开发失败 对现状缺少跟踪 报价或结帐错误 人员流动过于频繁 未正确完成销售定单 上门服务支出过多 接待不满的顾客耗费时间 因赶交货而发生的各种额外支出
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1、作图时将原因作横轴，结果作竖轴。 2、作图过程中若有重合点则以 · 或 2 表示。 3、标注刻度前先要将表中的最大最小值找出。 4、连接边缘点时，要把查明原因的异常点排 除在外。
—8—
四、散点图判断（一）
有加法相关 强正相关 好象加法相关 弱正相关
无相关 不相关
好象减法相关
弱负相关
减法相关 强负相关
—6—
散点图制作法（续）
（ 特 性 ） 180
Y
178 176 174 172 170 168
2.建立坐标系
3.根据统计表描点
4.将各边缘点用圆滑 的曲线连接
100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150
166
164 162 160
O
X（因素）
—7—
作图时注意：
—9—
四、散点图判断（二）
1 2 3 4 5 6
绘制散点图
作中值线。在散点图上分别画一条与横、纵坐标轴 ~和 x ~ ，使 y ~线上下，x ~左右的点子数 平行的中位线 y 基本相等。若点子为奇数，有些点子会落在线上。
统计落入各区的点子数。n1=9 n2=4 n3=11 n4=3 计算对角区域点数之和n1+ n3=20 分布在区域内的数据点数总和 用符号检定表进行检定.(详见下页)
0.05
0 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9 9 9 10 10 11
0.01
0 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 9 9
§ Ñ N
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
三、散点图制作方法
1. 收集数据（30对）整理成数据表。
NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 身高 169 170 176 167 175 169 175 172 172 175
制造一部大冲压操作工的身高体重 对应单位：cm 2*Kg 体重 身高 体重 身高 体重 125 169 146 170 126 120 174 135 170 110 120 178 132 177 145 123 178 134 174 130 120 177 126 175 150 130 170 121 175 138 134 173 136 180 150 120 179 146 176 138 128 177 120 170 120 145 178 144 178 120
0.05
11 12 12 12 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 18 18 18 19 19 20 20 21 21 21 22 22 23
0.01
9 10 10 11 11 11 12 12 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 19 20 20 20
0.01
21 21 22 22 22 23 23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 29 29 29 30 30 31 31 31 32
—12—
表中N为分布在区域内的数据点数总和,а 为显著性水平判 定值，显著性水平即发生判断错误的可能性大小，也叫风险率。 а 越小风险越小。 а =0.01即表示有99%的把握判断两个变量 相关。 利用符号判定表判定时，将n1+ n3与n2+ n4中点数较少的 一项与判定值相比较，该点数值若小于或等于某个判定值就判 为这个水平下的相关。符号检定法规定：
2. 作图前进行层别有必要 因为取样不同，做出的散点图有可能不同。
3. 其它意外散点图不经常出现，若出现，则应该 继续调查分析原因。—14—Fra bibliotek六、练习题
请以工艺参数 的调整与产品的质量 状况的相关情况制作 散点图 ”
—15—
—16—
—1—
品质基础教育
QC七工具—散点 图
—2—
目
1
2 3
录
4 5
6
散点图的定义 散点图的目的
散点图的判断 注意事项
散点图的做法
练习题
—3—
一、散点图定义
引言
在生活或在企业各项管理工作中，我们经常遇到要确定两种数据的关系问 题。 例如：身高和体重的关系；热水器的功率（P）和烧开水所用时间（T） 的关系，不良率和工艺参数的关系等。
定义
简单的说，表示成对出现的两种数据关系的图叫散点图 （散布图）。
—4—
二、散点图目的
研究两种数据的相关状态、相关 性质即研究两种数据是否相关，相关 关系如何？（以技术上相关为前提） 如身高和体重的关系，一般情况 下身高是随体重的增加而增加的，烧 开水用的时间T是随热水器功率P的增 大而减小的。
—5—
—10—
n2+ n4=7
n线=1
N=n- n线=29
Y（
180 178 176 174 172
特 性 ）
N2
N1
170
蒋吉顺
168 166 164 162 160
N3
N4
O
100
105
110
115
120
125
130
135
140
145
150
X（因素）
—11—
符号检定表
§ Ñ N
¡ Ü 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
若（n1+ n3 ）＞（n2+ n4）则为正相关，反之为负相关。 本例中， N=30 查表得а =0.01 时判定值为 7 它等于 （n2+ n4） 故例题中的两个变量为正相关。
—13—
五、注意事项
1. 有无异常点 查明原因可将此点排除在外，否则，应将异常 点进行判断。异常点通常在测定错误或作业条件变 更时表现出来。
§ Ñ N
64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
0.05
23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 32 33 33 34 34 35