Этапы построения диаграммы рассеивания

1. Производится сбор парных данных Х и У, между которыми исследуется зависимость. Данные заносят в табл. (желательно данных не менее 30 пар)

2. Определяются максимальные и минимальные значения для Х и У. выбираются шкалы на горизонтальной и вертикальной оси, так что бы обе длины получились примерно одинаковыми, тогда диаграмму будет легче читать. Если одна переменная-это фактор, а вторая-это характеристика качества, то выбирается для фактора горизонтальная ось Х а для характеристики качества вертикальная ось У

3. На отдельным листке бумаги рисуется график и наносятся на него данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения то эти точки каким либо образом выделяются

4. Наносятся все необходимые обозначения: название, число пар данных, период сбора данных, название и единицы измерения для каждой оси, ФИО работника, который делал диаграмму.

Пример: необходимо выяснить имеется ли взаимосвязь между содержанием вещества Х в исходном растворе и содержанием вещества У в конечном продукте

Данные по содержанию вещества

Дата сбора данных	Содержание Х гр\л	Содержание У гр\л
Март 1 …	8.6 8.2 8.8 8.8 8.8 8.9 8.9	0.889 0.84 0.928 0.826 0.846 0.922 0.868
Апрель 1 ….	8.9 9.4	0.856 0.940

Интерпретация диаграмм рассеивания.

При первом взгляде на диаграмму разброса можно сделать вывод имеется ли между двумя параметрами корреляционная зависимость. О корреляционной зависимость между двумя параметрами можно говорить в том случае когда разброс данных имеет линейную тенденцию. Далее можно выяснить есть ли на диаграмме выбросы- далеко от стоящей точки от основной группы данных. Эти точки следует отбросить и не учитывать при дальнейшем анализе, возможно они являются результатом ошибок измерений или записей данных, либо обусловлены некоторыми изменениями в условиях работы. Но совсем пренебрегать этими точками не следует т.к. поиск причин выбросов может натолкнуть на важную инфу.

Типы диаграмм

Виды диаграмм

Комментарии

Сильная положительная корреляция   Положительная корреляция(приведен пример легкой прямой корреляции)   Сильная отрицательная корреляция   Просто отрицательная корреляция     Отсутствие корреляции     Линейная функциональная корреляция     Не линейная корреляция

При увеличении Х, У тоже увеличивается- прямая корреляция, при осуществлении контроля за причинным фактором Х характеристика У будет оставаться стабильной   При увеличении Х У увеличивается, но разброс У велик, по отношению к определяемому значению Х. с помощью контроля определенного фактора Х можно до некоторой степени держать под контролем характеристику У но так же необходимо учитывать и др. факторы оказывающие влияние на У   Представлена отрицательно прямая корреляция при увеличении Х характеристика У уменьшается, если Х находится под контролем то У стабилен     В случае легкой обратной корреляции, когда при увеличение Х, У уменьшается, но при этом велик разброс значения У, соответствующих фиксированному значению Х     В этом случае необходимо продолжить поиск факторов вступающих в зависимость с У исключив из этого поиска фактор Х   В данном случае изменение характеристики У зависит только от изменение фактора Х     Возможны случаи когда зависимость между Х и У есть но она не линейная. В этом случае могут быть применены специальные методы анализа