散布图。一、散布图有以下的作用：
能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。
图2-1。能检查离岛现象是否存在。图2-2。
原因与结果关联性高时，二者可互为替代变数。对于过程参数或产品特性的掌握，可从原因或结果中选择一较经济性的变数予以监测。并且可通过观察一变数的变化来知道另一变数的变化。
图2-1图2-2
二、散布图的定义。
特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上那些原因会影响产品的质量特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在x—y轴坐标的象限上，以观察其中的关联性是否存在。
三、散布图的制作方法。
以横轴（x轴）表示原因，纵轴（y轴）表示结果，作法如下：
收集成对的数据(x1,y1)，(x2,y2)，…整理成数据表。
找出x,y的最大值及最小值。
以x,y的最大值及最小值建立x—y坐标，并决定适当刻度便于绘点。
将数据依次点于x—y坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数据重复时以表示。
必要时，可将相关资料注记在散布图上。
散布图的注意事项：
是否有异常点：
有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。
是否需分层：
数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。
a. 全体时低度关联，分层后高度关联。
b. 全体时高度关联，分层后低度关联。
散布图是否与原有技术、经验相符：
散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查原因与结果是否受到其他因素干涉。
四、散布图的判读。
依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形：
完全正（负）关联：点散布在一直线上。
完全正相关完全负相关。
高度正(负)关联：原因(x)与结果(y)的变化近于等比例。
3.中度正(负)关联：原因(x)与结果(y)的变化近于等比例。
4.低度正(负)关联：原因(x)与结果(y)的变化近于等比例。
5.无关联：原因(x)与结果(y)的变化完全不成比例。
6.曲线关联：原因(x)与结果(y)的变化呈曲线变化。
五、示例。空气污染程度，与肺疾病的病例数目间的关系。
天气温度(0c)与空调销售量间的关系。
六、实例演练。
真空电镀的作业过程中，电子束的强度(power)影响电镀产品的镀膜厚(thickness)度，希望找出二者间的相互关系。
收集数据。找出x，y的最大值及最小值。
xmin=50 ymin=3.2
划出x-y轴的坐标并取适当刻度。
七：散布图的制作工具：
1. excel2007表可以制作；
2. minitab1.6版本可以制作；
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