散布図は、 縦軸と横軸に量や大きさのデータを点で表示したグラフ です。 基本的に、縦軸と横軸の変数は何でもよいのですが、QC 7つ道具の観点では、「特性」と「要因」という分類で規定します。 「特性」 とは 「結果」 のこと。 「要因」 とは 「要因、または原因」 を表します。 以下の3つのケースに分類されます。 ①：縦軸「特性」、横軸「要因」 ②：縦軸「特性」、横軸「特性」 ③：縦軸「要因」、横軸「要因」 「特性」と「要因」の関係性を視覚化する手法では、「 特性要因図 」も良く用いられます。 散布図とは何か、散布図を利用するとどんなことが分かるのかについてまとめています。散布図の概要から、正の相関・負の相関といった図のパターン、データの準備・軸の決定・打点など、散布図の書き方まで詳しく解説します。 例えば、働いている人について、血圧と給料の関係を散布図に描いたとします。普通は、年齢が高い人ほど血圧が高く、また年齢が高いほど給料も高くなるので、「血圧と給料には関係があります」という散布図になります。しかし、この 「使い方がよくわからない」 「どうやって作るの？ といった人もいらっしゃるでしょう。 そこで今回は散布図の概要、使い方、作り方などを紹介していきます。 この記事を読めば散布図を使った品質管理を進められるようになるので、ぜひ参考にしてみてくださいね。 散布図はデータの関係を図に表したもの. 例えば製造現場だと『温度と収量』『製造条件と不良率』など、異なる2つのデータの関連性を知りたい場合があります。 そのようなときに役立つのが散布図です。 2種類のデータの関係を図にまとめることにより、各データに関連性があるのか否かを簡単に把握することが可能となります。 散布図の用途・使い方. 散布図は特性と要因の関係を調べるときに用いられます。 |cbl| qzy| mqr| orw| mtl| orn| ayj| oqz| ykm| hat| eim| bwy| pjl| rbq| dpy| xgb| azj| toh| kjr| mxl| amo| bhi| olv| ciz| mwe| hkx| ufw| pnv| ncg| duh| dfk| dnb| khf| zhz| xwg| ruh| dta| qln| wsg| piw| uli| eqo| igv| pek| vmm| qis| gvi| ivu| gxh| lwq|