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它是什么: 散点图或也称为散点图或1的X - Y图是用来确定两个过程变量之间的关系。使用散点图,以确定是否有两个特点之间的相关性。关联意味着,作为一个变量的变化,其他也改变。虽然这可能表明因果关系,这是情况并非总是如此,因为可能会出现第三个特征(或更多),这些实际的原因,双方的利益特征的影响。有时,虽然,如果我们知道有两个特点之间的良好关系,我们可以使用一个预测另一方面,特别是如果一个特点是容易衡量,另一种是没有。

为什么使用它: 要确认两个变量的关系。

凡使用它:

  • 当你配对的数值数据。
  • 当您的因变量可能对您的每一个独立的变量值多个值。

当使用它:

  • 当试图确定是否两个变量是相关的。
  • 当试图找出问题的潜在根源。
  • 经过集思广益的原因和影响使用鱼骨图,以确定是否一个特定的客观原因和影响是相关的。
  • 在决定是否两个效果,似乎与双方发生相同的原因。
  • 当测试前的自相关控制图构建。
  • 小组认为,当一个变量是相互依存。

如何使用它: 散点图图形或散点图是一种利用笛卡尔坐标显示类型显示为两个一组数据的变量值。该数据显示为一个点的集合,各有一个变量的值确定横轴上的位置和其他确定在垂直轴的位置变量的值。当绘制散点图第一步是太寻找变量之间,一个最佳路线通常是制定一个适合通过的意见,特别是如果有很强的相关性关系。如果变量是相关的,积分将下降沿直线或曲线。越好的相关性,将拥抱紧点的路线。

重要事项:

  • 即使散点图显示的关系,不要以为一个变量所造成的其他。这两种可能影响第三个变量。
  • 当数据绘制,越图类似于一条直线,较强的关系。
  • 如果某行不明确,统计(N和Q)的确定是否有合理确定的关系存在。如果统计数据说,没有关系存在,该模式可能发生随机的机会。
  • 如果散点图显示的变量之间没有关系,考虑是否可能是分层的数据。
  • 如果图表显示没有关系,考虑是否独立(X轴)变量已大不相同。有时,一个关系并不明显,因为数据不包括足够广泛的范围。
  • 如果调查的依赖,设置在x轴的自变量和因变量对y轴。

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