【摘要】：质量数据之间的关系多属相关关系。一般有3种类型。相关图中的数据点的集合，反映了两种数据之间的散布状况，根据散布状况可以分析两变量之间的关系。说明x对y的影响与正相关恰恰相反，见图12-11。图12-11 散布图各类型正相关；弱正相关；不相关；负相关；弱负相关；非线性相关非线性相关。散布点呈一曲线带，即在一定范围内x增加，y也增加；超过这个范围，x增加，y则有下降趋势，见图12-11。
相关图又称散布图。在质量管理中是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。质量数据之间的关系多属相关关系。一般有3种类型。
（1）质量特性和影响因素之间的关系。
（2）质量特性和质量特性之间的关系。
（3）影响因素和影响因素之间的关系。
相关图中的数据点的集合，反映了两种数据之间的散布状况，根据散布状况可以分析两变量之间的关系。归纳起来，有以下6种类型（如图12-11所示）。
（1）正相关。散布点基本形成由左至右向上变化的一条直线带，即随x增加y值也相应增加，说明x与y有较强的制约关系。可通过对x控制而有效控制y的变化，见图12-11（a）。
（2）弱正相关。散布点形成向上较分散的直线带。随x值的增加，y值也有增加趋势，但离散程度大，说明y除受x影响外，还受其他因素影响，见图12-11（b）。(www.xing528.com)
（3）不相关。散布点形成一团或平行于x轴的直线带，x和y之间关系毫无规律，见图12-11（c）。
（4）负相关。散布点形成由左向右向下的一条直线带。说明x对y的影响与正相关恰恰相反，见图12-11（d）。
（5）弱负相关。散布点形成由左至右向下分布的较分散的直线带。说明x与y的关系较弱，且变化趋势相反，应考虑寻找影响y的其他更重要的因素，见图12-11（e）。
图12-11 散布图各类型
（a）正相关；（b）弱正相关；（c）不相关；（d）负相关；（e）弱负相关；（f）非线性相关
（6）非线性相关。散布点呈一曲线带，即在一定范围内x增加，y也增加；超过这个范围，x增加，y则有下降趋势，见图12-11（f）。
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