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(e)不相关: X与Y之间毫无任何关系.
X
Y ……...
………. ……….
(f)非线性关相关: X開始增大时,Y也隨之增大,但达到某一值后,当X增大時,Y
卻減小.
X
Y 散布图判读注意事项： 1．注意有无异常点 2．看是否有层别必要 3．是否为假相关
4．勿依据技术、经验作直觉的判断 5．数据太少，易发生误判
5）查检表（check sheet）：就是备忘条，将要进行查看的工作项目一项一项
地整理出来，然后定期或定时检查 制作程序如下：
a) 制作表格，决定记录形式 b) 将点检项目列出 c) 查核 d) 异常事故处理
查检表类型：
A. 点检用查核表:主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为預防发生不良或事故,确保安全時使用.這种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生.(见表5-1)
把非作不可、非檢查不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之. B. 记录用查核表(计数用): 主要功用在於根据收集之数据以调查不良項目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要時,对收集的数据要予以层別.(见表
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5-2)
日期 项目 工作场地 机器保养 工具使用 人员服装 查检者 …….. …….. 异常处理
表5-1 表5-2 1 2 3 4 5 6 … 31 修整项目 次数 外圆跳动不良 |||| |||| |||| 内圆跳动不良 |||| |||| | 外观不良 磨削不完全 碰伤 轴向划伤 其它 |||| |||| |||| | |||| |||| | ||| |||| || 6) 直方图：又称柱状图，可将杂乱无章之资料，解析出其规则性.
1..直方图制作之步骤: (1) 收集数据,并记录于纸上.
(2) 定组数:总资料数与组数的关系如下表所示; (3)
找出最大值(L)及最小值(S),并计算全距 (R)=L-S (4) 定组距(C):R/组数=组距,通常是2.5或10的倍数 (5) 定组界:
最小一组的下组界=S-测量值的最小位数(一般是1或0.1)*0.5 最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距 最小二组的下组界=最小的上组界 依此类推.
(6) 决定组的中心点:(上组界+下组界)/2=组的中心点 (7)
制作次数分布表:依照数值大小记入各组的组界内,然后计算各组出现 的次数.
(8) 制作直方图:横轴表示测量值的变化,纵轴表示次数. (9) 填上次数、规格、平均值、数据来源、日期 (10)
例1):测量50根铝管长度的数据 N=50
规格:=310±8mm,测量50个长度数据如左下表6-1:
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1 308 317 306 314 308 L=320 2 315 306 312 311 307 S=302 3 305 310 309 305 304 4 310 316 307 303 318 1.将其分成7组 5 2.全距R=L-S=320-302=18 309 312 307 305 317 3.组距C=18/7=2.57,取C=3 6 312 315 305 316 309 4.第一组下界=S-(S个位数*0.5 7 313 307 317 315 320 )=302-(2*0.5)=302-1=301 8 311 308 310 311 314 5.第一组上界=301+C=304 9 304 311 309 309 310 6. 第二组依次类推 10 309 312 316 312 318 7.画次数分配表,见下(见表6-2) 行最大 315 317 319 314 320 8.画直方图(见图6-3) 行最小 304 306 302 303 304 表6-1 组 组界 中心值 划记 次数 1 301~304 302.5 |||| 4 2 304~307 305.5 ||||| ||||| 10 3 307~310 308.5 ||||| ||||| ||| 13 4 310~313 311.5 ||||| |||| 9 5 313~316 314.5 ||||| ||| 8 6 316~319 317.5 ||||| 5 7 319~322 320.5 | 1 表6-2
图6-3
2. 直方图的分布形状:
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A.常态分布：如（图A 对称形、图2 平坦形、图3 尖峰形），左右对称，显示制程大致
稳定、正常.
B.偏态分布:如(图4 左陡壁形、图5 右陡壁形)，应有人为因素 .
C.双峰分布:如(图6 双峰形、图7 孤岛形)，制程可能有两种不同的组合.
D.不正常分布:如(图8 折齿形),可能检查测定人员对测定值的处理有偏差.
图形与规格比较
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成
成常态分布,且均落于规格界限之内(准确度、精确度均可)
平均值偏低，部分比例正超过下限（准确度差）
平均值偏高，部分超过上限（准确度差）
产品变异大，品质不匀，精密度差，应改善变异或放宽规格.
产品变异太小,可能品质过剩.
7) 管制图（Control chart）：是判别生产工序过程是否处于控制状态的一种手段，
利用它可以区分质量波动是由偶然原因引起的还是由系统原因引起的.
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