sigma圖表分析(boxplot)

1、（分析階段）（分析階段）(ZTE-GB302-V1.5)(ZTE-GB302-V1.5)圖表分析圖表分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容1. 圖表圖表分析的目的分析的目的2. 利用圖表分析數(shù)據(jù)分布利用圖表分析數(shù)據(jù)分布3. 利用圖表利用圖表比較數(shù)據(jù)分布比較數(shù)據(jù)分布4. 利用圖表進(jìn)行因子間利用圖表進(jìn)行因子間 的分析的分析 5. 分析分析Multi-Multi-varivari目目 的的q 本章學(xué)習(xí)目的本章學(xué)習(xí)目的 靈活掌握及運(yùn)用靈活掌握及運(yùn)用Minitab 圖表圖表的分析方法的分析方法 掌握圖表掌握圖表工具的用途以及使用方法工具的用途以及使用方法 - - 變量變量分布的形狀分布的形狀, ,平均值的位置平均值的位置

2、, ,方差方差 - - 變量間的關(guān)系變量間的關(guān)系, ,趨勢等趨勢等 - - 明確輸入變量之間的差異明確輸入變量之間的差異 - - 選擇更適合的圖表選擇更適合的圖表 - - 使用圖表工具做出數(shù)據(jù)形態(tài)使用圖表工具做出數(shù)據(jù)形態(tài) 圖表的用途圖表的用途掌握變量分布的形狀掌握變量分布的形狀, ,平均值的位置及方差平均值的位置及方差比較各變量分布的特性比較各變量分布的特性明確兩個以上的變量之間的差異明確兩個以上的變量之間的差異比較變量相對重要度比較變量相對重要度掌握變量數(shù)據(jù)隨時間的變化掌握變量數(shù)據(jù)隨時間的變化好的圖表才能說明問題好的圖表才能說明問題兩個數(shù)據(jù)的圖表兩個數(shù)據(jù)的圖表數(shù)據(jù)的圖表分析法數(shù)據(jù)的圖表分析法

3、重點重點: :可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋選定要分析的選定要分析的XsXs變量變量搜集及整理數(shù)據(jù)搜集及整理數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析進(jìn)行圖表分析結(jié)果解釋結(jié)果解釋圖表分析的主要工具圖表分析的主要工具掌握分布掌握分布 Display Descriptive Statistics Histogram Dot plot Box plot Multiple Dot plot Pareto chart, Pie chart Scatter plot Marginal plot, Matrix plot Time series plot Multi-Vari Chart分布的比較分布的

4、比較和構(gòu)成和構(gòu)成變量間的關(guān)系變量間的關(guān)系和時間的變化和時間的變化多個變量的多個變量的相關(guān)性相關(guān)性圖表菜單圖表菜單Minitab Ver.13 提供分析數(shù)據(jù)的圖表工具在工作表中輸入數(shù)據(jù)或把在工作表中輸入數(shù)據(jù)或把EXCELEXCEL中的數(shù)據(jù)粘貼過來中的數(shù)據(jù)粘貼過來圖表圖表 的選定及作成的選定及作成 1.1.數(shù)據(jù)的分布分析數(shù)據(jù)的分布分析 在項目進(jìn)行過程中收集的各種數(shù)據(jù)在項目進(jìn)行過程中收集的各種數(shù)據(jù) - 確認(rèn)數(shù)據(jù)的大概分布確認(rèn)數(shù)據(jù)的大概分布 - 確認(rèn)分布的形狀確認(rèn)分布的形狀, ,平均值的位置及方差等平均值的位置及方差等 用圖表做出數(shù)據(jù)的分布情況 通過對數(shù)據(jù)分布分析可以找出過程中通過對數(shù)據(jù)分布分析可以找

5、出過程中X X變量發(fā)生變動的原因變量發(fā)生變動的原因 那好那好, ,現(xiàn)在開始通過事例現(xiàn)在開始通過事例一起掌握圖表的分布一起掌握圖表的分布 確認(rèn)基本統(tǒng)計量確認(rèn)基本統(tǒng)計量Descriptive Statistics 可提供多種圖表和數(shù)據(jù)的平均及標(biāo)準(zhǔn)偏差, 傾斜,峰度,置信區(qū)間,正態(tài)分布等信息,幫助我們確認(rèn)基本統(tǒng)計量.要養(yǎng)成首先做出基本統(tǒng)計量的習(xí)慣要養(yǎng)成首先做出基本統(tǒng)計量的習(xí)慣. .Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics下面得到的數(shù)據(jù)康訊財務(wù)部對境內(nèi)和境外關(guān)鍵供應(yīng)商付款天數(shù)的統(tǒng)計下面得到的數(shù)據(jù)康訊財務(wù)部對境內(nèi)和境外關(guān)鍵供應(yīng)商付款天數(shù)的統(tǒng)

6、計報表報表. .數(shù)據(jù)的收集來源數(shù)據(jù)的收集來源 - - 供應(yīng)商分為兩類供應(yīng)商分為兩類( (境內(nèi)和境外境內(nèi)和境外) ) - - 記錄關(guān)鍵的記錄關(guān)鍵的8888個供應(yīng)商的付款天數(shù)個供應(yīng)商的付款天數(shù), ,其中境外其中境外2727個個, ,境內(nèi)境內(nèi)6161個個事例事例大家用大家用MinitabMinitab分析一下這分析一下這8888個關(guān)鍵供應(yīng)商合同付款期個關(guān)鍵供應(yīng)商合同付款期的基本統(tǒng)計值的基本統(tǒng)計值. .打開數(shù)據(jù)文件打開數(shù)據(jù)文件: A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtvStat Basic Statistics Display Descriptive Statistics選擇選擇Graphical summa

7、ryGraphical summary不僅可以查看不僅可以查看基本統(tǒng)計量基本統(tǒng)計量, ,還可以看出全體分布的還可以看出全體分布的 條狀圖條狀圖輸出結(jié)果分析輸出結(jié)果分析: :)1/()( 122nXXSSnii StDev (標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)偏差): 四分之一分位數(shù): 把數(shù)據(jù)從小到大排列時,分位數(shù)為25% 四分之三分位數(shù): 把數(shù)據(jù)從小到大排列時, 分位數(shù)為75% Trimmed Mean: 把數(shù)據(jù)的上下分位各去掉5%后求平均 SE Mean (標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)誤差):nSSxxariable N Mean Median TrMean StDev SE Mean合同付款 88 57.48 52.61 57

8、.13 24.26 2.59Variable Minimum Maximum Q1 Q3合同付款 5.56 116.43 37.67 79.64103050709011095% Confidence Interval for Mu4853586395% Confidence Interval for MedianVariable: 合同付款期A-Squared:P-Value:MeanStDevVarianceSkewnessKurtosisNMinimum1st QuartileMedian3rd QuartileMaximum 52.341 21.128 49.3151.4810.0015

9、7.480524.2588588.4900.252767-5.1E-0188 5.560 37.670 52.610 79.638116.430 62.620 28.487 60.494Anderson-Darling Normality Test95% Confidence Interval for Mu95% Confidence Interval for Sigma95% Confidence Interval for MedianDescriptive Statistics輸出圖表分析輸出圖表分析: :平均區(qū)間測定值平均區(qū)間測定值( (信賴區(qū)間信賴區(qū)間95%)95%)P - Value

10、 小于0.05,判定數(shù)據(jù)的分布為非正態(tài)分布. (=0.05) Skewness: 正態(tài)分布為0,右傾斜為(+)值,左傾斜為(-)值Kurtosis: 正態(tài)分布為0,急尖分布為(+)值,平尖分布為(-)值.Dot plotGraph Dot plot (Multiple Dot plot)通過對通過對A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv例子例子的分析的分析, ,做出做出對供應(yīng)商付款天數(shù)過程的分布圖對供應(yīng)商付款天數(shù)過程的分布圖, ,利用利用Dot Dot PlotPlot對付款天數(shù)的變動進(jìn)行分析對付款天數(shù)的變動進(jìn)行分析. . 對數(shù)據(jù)的平均對數(shù)據(jù)的平均, , 傾向傾向, , 變動變動, , 分布都很容易

11、看出來分布都很容易看出來. . 利用變量功能的話利用變量功能的話, , 集團(tuán)之間的變動也容易區(qū)分出來集團(tuán)之間的變動也容易區(qū)分出來Graph Dot plot (Multiple Dot plot)通過通過 Dot plotDot plot可以看出供應(yīng)商合同付款周期的散布比較大可以看出供應(yīng)商合同付款周期的散布比較大, ,同時平均同時平均值出現(xiàn)嚴(yán)重的偏移值出現(xiàn)嚴(yán)重的偏移. .輸出圖表輸出圖表:通過打點圖通過打點圖, ,可以看出過程規(guī)格的異常狀態(tài)的數(shù)據(jù)可以看出過程規(guī)格的異常狀態(tài)的數(shù)據(jù). . 90 120HistogramHistogram直方圖直方圖主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài).便于掌握數(shù)據(jù)的集中

12、傾向,位置,平均, 分布等.Graph Histogram通過對A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv例子的分析,作出合同付款周期的平均值傾向,位置,平均,分布,利用直方圖進(jìn)行分析. 條狀圖的制作必須要有條狀圖的制作必須要有5050個以上的數(shù)據(jù)個以上的數(shù)據(jù) Graph Histogram如果有必要如果有必要, ,可以對直方圖進(jìn)行調(diào)節(jié)可以對直方圖進(jìn)行調(diào)節(jié)輸出圖表分析輸出圖表分析: :下面四個條狀圖是同樣數(shù)據(jù)里形成的,它的形態(tài)受柱子個數(shù)數(shù)和柱子之間的距的影響. HistogramHistogram的屬性的屬性12202530隨著區(qū)間的隨著區(qū)間的調(diào)整調(diào)整, ,數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)的形狀分布不形狀分布不同同. .直方

13、圖可掌直方圖可掌握數(shù)據(jù)的分握數(shù)據(jù)的分布布, ,居中趨勢居中趨勢等等. .如何掌握圖表分析如何掌握圖表分析? ?目前為止通過對圖表的掌握能了解什麼?目前通過圖表分析掌握分布目前通過圖表分析掌握分布 通過Descriptive Statistics確認(rèn)了數(shù)據(jù)的平均,標(biāo)準(zhǔn)偏 差,傾斜度,峰度,置信區(qū)間,數(shù)據(jù)的正態(tài)分布,還有四分位數(shù). 通過Dot plot 的圖表分析,可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)平均值的傾向、 異常點及分布. 通過直方圖可掌握全體數(shù)據(jù)的形狀. 現(xiàn)在我們作一個例題：現(xiàn)在我們作一個例題：技術(shù)二部為了改善與品牌供應(yīng)商的合作關(guān)系，統(tǒng)計了供技術(shù)二部為了改善與品牌供應(yīng)商的合作關(guān)系，統(tǒng)計了供應(yīng)商到達(dá)公司，但由于

14、公司業(yè)務(wù)人員工作或其它方面的應(yīng)商到達(dá)公司，但由于公司業(yè)務(wù)人員工作或其它方面的原因，導(dǎo)致品牌供應(yīng)商的人員要進(jìn)行等待。下列數(shù)據(jù)是原因，導(dǎo)致品牌供應(yīng)商的人員要進(jìn)行等待。下列數(shù)據(jù)是在一個月期間收集的等待時間（以分鐘來計算）。在一個月期間收集的等待時間（以分鐘來計算）。2958101212214648571713111883試問：試問：1.等待時間的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差為多少？等待時間的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差為多少？2.作出頻數(shù)分布，做出打點圖。作出頻數(shù)分布，做出打點圖。3.等待時間超過等待時間超過9分鐘的占的比例。分鐘的占的比例。3. 3. 通過圖表分析比較分布通過圖表分析比較分布我們在做項目的過程中,經(jīng)常會碰到這

15、種情況:要對兩類或更多種類的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析.例如:通過圖表很容易理解不同的設(shè)備,不同的客戶,不同的供應(yīng)商,不同的原材料，使用不同的方法，不同的測量方法等.對多個數(shù)據(jù)進(jìn)行較時經(jīng)常使用哪些圖表.通過這次學(xué)習(xí)看一看.現(xiàn)在通過事例現(xiàn)在通過事例, ,對圖表進(jìn)行比較分析對圖表進(jìn)行比較分析. .Box plot是比較數(shù)據(jù)間的分布差異,中位數(shù)和散布大小的比較.Box plotGraph Box plot利用A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv例子對境內(nèi)和境外供應(yīng)商的合同付款期進(jìn)行比較,用Box plot圖表分析.Graph Boxplot 輸入相應(yīng)的輸入相應(yīng)的X X和和Y Y 編輯圖表的顏色編輯圖表的顏色, ,

16、形狀等形狀等Box plot的理解的理解異常點異常點*75分位分位+ 1.5 box范圍范圍實際點的位置實際點的位置75 分位分位50分位分位( (中央值中央值) ) 25 分位分位25分位分位 - - 1.5 boxbox范圍范圍實際點的位置實際點的位置異常點異常點數(shù)據(jù)的中心數(shù)據(jù)的中心50%50%( (boxbox范圍范圍) )Box plotBox plot的數(shù)據(jù)數(shù)在的數(shù)據(jù)數(shù)在1010以下時很容易失去有效性以下時很容易失去有效性, , 境內(nèi)供應(yīng)商的合同境內(nèi)供應(yīng)商的合同付款期比境外的分付款期比境外的分散大散大, ,為什么會出為什么會出現(xiàn)這類偏差現(xiàn)這類偏差? ?Multiple Dot Plo

17、tGraph Multiple Dot Plot利用A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv例子對不同供應(yīng)商的付款時間平均值的傾向,變動及分布進(jìn)行Multiple Dot plot分析. 顯示多個過程的平均值傾向,變動,分布. 可比較兩個或兩個以上數(shù)據(jù)間的差別.使用使用By variableBy variable很容易很容易區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)間的變動區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)間的變動. .輸入要分析的數(shù)據(jù)的名稱輸入要分析的數(shù)據(jù)的名稱請點擊請點擊Graph Dot plot (Multiple Dot plot) 為什么境內(nèi)供應(yīng)商為什么境內(nèi)供應(yīng)商的合同付款期與境的合同付款期與境外相差這么大外相差這么大? ?另外另外境內(nèi)供應(yīng)商的合同

18、境內(nèi)供應(yīng)商的合同付款期分布為什么付款期分布為什么這么寬這么寬? ?通過通過Dot plotDot plot可以看出區(qū)域不同的供應(yīng)商的合同付款期有很大的區(qū)別可以看出區(qū)域不同的供應(yīng)商的合同付款期有很大的區(qū)別, ,特別特別是境內(nèi)的散布特別寬是境內(nèi)的散布特別寬. .Multiple Dot plotMultiple Dot plot的分布在數(shù)據(jù)很多的時候也很容易的分布在數(shù)據(jù)很多的時候也很容易看出看出. .Pareto chartStat Quality Tool Pareto chart 確定不良品,缺陷數(shù),爭議點,事故的現(xiàn)象或原因等集中在那些方面掌握主要的問題點.Pareto chart是把影響因素

19、按照重要度順序列出,找出核心因子,顯示我們要集中管理的因子.大家利用Minitab做出DATA的pareto chart及pie chart打開文件打開文件: :A_02A_02上錫不良上錫不良. .mtwmtw進(jìn)行分析進(jìn)行分析下面是工藝部統(tǒng)計3月份SMT上錫不良的種類及缺陷數(shù),請用柏拉圖分析各種不良的情況.事例分析事例分析Stat Quality Pareto chart 32163216排阻占上錫不良的排阻占上錫不良的54%.321654%.3216排阻排阻, ,BGABGA和和0.50.5mmmm間距間距QFPQFP總總共占所有不良的共占所有不良的81.6%,81.6%,也就是說解決這三

20、種不良也就是說解決這三種不良, ,問題就解決問題就解決了了80%.80%.重點分析這三個方面重點分析這三個方面. .Pie chartGraph Pie chart主要用于對原因或現(xiàn)象的構(gòu)成比例進(jìn)行分析, 掌握某種現(xiàn)象在過程中的構(gòu)成比例.利用打開文件打開文件: :A_02A_02上錫不良上錫不良. .mtwmtw進(jìn)行分析進(jìn)行分析的例子,對Pie chart Graph進(jìn)行分析.Graph Pie chart 利用利用Pie chartPie chart很容易知道各個類別在全體中所很容易知道各個類別在全體中所占的比率占的比率. .利用圖表分析對分布進(jìn)行比較利用圖表分析對分布進(jìn)行比較到目前為止我們

21、已經(jīng)學(xué)了通過圖表對分布進(jìn)行比較及構(gòu)成的分析,確認(rèn)影響因素子關(guān)系是什麼?是否可以進(jìn)行比較?目前為止通過分布比較及構(gòu)成比教分析得出目前為止通過分布比較及構(gòu)成比教分析得出 通過Box plot 可以對不同數(shù)據(jù)的偏差,中心位置和散布程 度進(jìn)行確認(rèn) 通過Multiple Dot plot可以確認(rèn)各數(shù)據(jù)間分布展開的 程度及異常點 通過Pareto chart把少數(shù)核心問題用圖表更容易地表現(xiàn) 通過Pie chart可以確認(rèn)該項目在全體里占的構(gòu)成比 現(xiàn)在我們作一個例題：現(xiàn)在我們作一個例題：公司市場客戶部為了調(diào)查電信局對公司產(chǎn)品公司市場客戶部為了調(diào)查電信局對公司產(chǎn)品ZXJ10的性能的性能反應(yīng)，對西北、華南、東北

22、三個區(qū)域的電信局進(jìn)行了走訪反應(yīng)，對西北、華南、東北三個區(qū)域的電信局進(jìn)行了走訪，他們的評價如下表：，他們的評價如下表：(分?jǐn)?shù)越高越好）分?jǐn)?shù)越高越好）西北華南東北811007387878791103100118654593119124129107119110828768901286812886828276817691876998606887941137667817652648387916898875475821081294268試問：試問：1.運(yùn)用盒子圖比較三個運(yùn)用盒子圖比較三個不同銷售區(qū)域?qū)镜牟煌N售區(qū)域?qū)镜漠a(chǎn)品的認(rèn)同感有什么區(qū)產(chǎn)品的認(rèn)同感有什么區(qū)別？別？2.運(yùn)用打點圖運(yùn)用打點圖4. 4

23、. 因子間關(guān)系及因子間關(guān)系及 Time seriesTime series的圖表的圖表分析分析利用一些時間看一下MINITAB提供的圖表有哪些技能? 在許多情況下當(dāng)兩個因素有密切關(guān)系時在許多情況下當(dāng)兩個因素有密切關(guān)系時, ,把它們作成一個圖表把它們作成一個圖表, ,更容易更容易 知道問題點的所在知道問題點的所在. . 另外另外, ,隨著時間有什么變化隨著時間有什么變化( (周期或傾向周期或傾向),),可以推測其產(chǎn)生問題的原因可以推測其產(chǎn)生問題的原因. .Scatter plotGraph Plot利用文件A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv比較合同付款期與洽談后的關(guān)系進(jìn)行Graph分析 主要用于評

24、價兩因素間的相互關(guān)系，在視覺上判斷因素之間的關(guān)系 兩因素的數(shù)據(jù)分布的密集度及相關(guān)性Graph Plot (scatter plot) 從視覺上可以確認(rèn)洽談后和實際付款期之間有非從視覺上可以確認(rèn)洽談后和實際付款期之間有非常密切的因子關(guān)系常密切的因子關(guān)系, ,合同付款期與洽談后的關(guān)系不合同付款期與洽談后的關(guān)系不明顯明顯. .Marginal plotMarginal plotGraph Marginal Plot 從視覺可以知道兩個因素之間關(guān)系. 條狀圖和點數(shù)同時出現(xiàn)在視覺上,更容易知道分布的傾向.利用A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv對合同付款期和實際付款期之間的關(guān)系進(jìn)行Graph分析.Graph

25、 Marginal plot 確認(rèn)洽談后與實際付款期的關(guān)系確認(rèn)洽談后與實際付款期的關(guān)系, ,兩因子間的關(guān)系和分布在視兩因子間的關(guān)系和分布在視覺上容易確認(rèn)覺上容易確認(rèn). .運(yùn)用運(yùn)用Marginal Marginal PlotPlot在在Scatter Scatter plotplot里畫出條里畫出條狀圖狀圖Matrix plotMatrix plotGraph Matrix Plot 應(yīng)用于比較多個因素間的相互關(guān)系與Scatter Plot相比較更適用于多個因素一起比較.利用A_01付款天數(shù)付款天數(shù).mtv例子對入庫金額/合同付款期/合同目標(biāo)/洽談后/實際付款期進(jìn)行Matrix plot分析.

26、Graph Matrix plot利用利用Matrix Matrix PlotPlot可以在圖可以在圖表里看出全部表里看出全部因子間的關(guān)系因子間的關(guān)系合同目標(biāo)與合同付款期有非常強(qiáng)的關(guān)系合同目標(biāo)與合同付款期有非常強(qiáng)的關(guān)系, ,洽談后洽談后與實際付款期與實際付款期, ,合同付款期和實際付款期有強(qiáng)的合同付款期和實際付款期有強(qiáng)的關(guān)系關(guān)系. .Time Series plotGraph Time Series Plot 隨時間的變化對觀測值進(jìn)行推測及排列,主要使用 Time series plot進(jìn)行分析Time series GraphTime series Graph分析是掌握對未來分析是掌握對未來

27、DATADATA的傾向或周期的一種的傾向或周期的一種分析方法分析方法. .受時間影響的數(shù)據(jù)叫Time Series,先畫出圖表,掌握大概的Time Series數(shù)據(jù)形態(tài)后,對時間變化受影響的DATA進(jìn)行分析.收集收集Time SeriesTime Series資料資料設(shè)定統(tǒng)計模型設(shè)定統(tǒng)計模型未來成果未來成果時間列數(shù)據(jù)的形態(tài)時間列數(shù)據(jù)的形態(tài)掌握掌握Time SeriesTime Series的各種類型的各種類型tyt偶然變動偶然變動( (Random Variation)Random Variation)平均在一定水準(zhǔn)時,只顯示偶然變動的變化tyt隨時間變化的DATA,反復(fù)于一定的周期季節(jié)變動季

28、節(jié)變動( (Seasonal Variation)Seasonal Variation)tyt顯示出Time Series隨時間變化的形態(tài)傾向是線形還是二次型?tyt傾向變動傾向變動( (Trend Variation)Trend Variation)政策的變化,市場變化給Time Series的影響,反映出的變動.其它變動其它變動利用Minitab Graph分析方法(time series數(shù)據(jù)分析)對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析.打開打開FILEFILE: A03_: A03_合格率合格率. .mtwmtw. .事例分析事例分析康訊質(zhì)量部了解機(jī)加件每月的合格率,為了預(yù)測預(yù)想值而收集到下面的數(shù)據(jù) -

29、 2000年1月開始搜集每月的合格率 - 2001年12月為止搜集24個月的合格率 Graph Time Series plot輸入輸入Y Y軸的變數(shù)軸的變數(shù)在在X X軸選定需要的區(qū)間軸選定需要的區(qū)間輸入開始的周期輸入開始的周期利用利用Time SeriesTime Series進(jìn)行分析進(jìn)行分析, ,很容易很容易確認(rèn)長期間的趨勢確認(rèn)長期間的趨勢什么原因?qū)е潞细衤氏陆?？什么原因?qū)е潞细衤氏陆担恳蜃娱g關(guān)系及時間序列圖分析因子間關(guān)系及時間序列圖分析我們通過分析我們通過分析 通過Scatter plot發(fā)現(xiàn)因素間的相關(guān)關(guān)系 通過Marginal plot可同時因素之間的關(guān)系及分布 通過Matrix p

30、lot可同時確認(rèn)多個因素間關(guān)系 通過Time series plot可確認(rèn)隨時間變化的傾向通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析很容易確認(rèn)因素間的差別和關(guān)系.到目前為止通過圖表分析可以從視覺上判斷因素間的關(guān)系是怎樣的?另外通過時間列圖表可以預(yù)測它的趨勢? 5. 5. Multi-vari ( (多個因素間關(guān)系多個因素間關(guān)系) ) 分析分析 多變量多變量( (Multi-vari) )分析是對多個輸入因素的進(jìn)行分析分析是對多個輸入因素的進(jìn)行分析, , 一種有計劃一種有計劃, ,有管理的調(diào)查表數(shù)據(jù)有管理的調(diào)查表數(shù)據(jù), ,進(jìn)行多個因素的相關(guān)性分析進(jìn)行多個因素的相關(guān)性分析 - 事前計劃數(shù)據(jù)的搜集間隔,搜集點,搜集格式. - 按照現(xiàn)在的過程狀態(tài)來收集影響Y的X的數(shù)據(jù). 多變量調(diào)查的目的多變量調(diào)查的目的 - 為了發(fā)現(xiàn)因異常原因而產(chǎn)生的變動. - 為知道變動初期隨時間變化所構(gòu)成的要因. - 為掌握過程的狀態(tài),分析變動原因時,確定是群內(nèi)變動(within) 還是群間變動(between),還是隨時間的變動. 看一看下面數(shù)據(jù)收集方法的例子.特性值: 轉(zhuǎn)線時間,變動要因: 變動的三