導讀：散佈圖，質量管理七大方法之一，是用來研究兩個變量是否存在相關關係及存在何種相關關係的一種圖示工具。
散佈圖是什麼？
散佈圖，質量管理七大方法之一，是用來研究兩個變量是否存在相關關係及存在何種相關關係的一種圖示工具。這種成對的數據可能是“特性—要因”、“特性—特性”、“要因—要因”的關係。製作散佈圖的目的是為辨認一個品質特徵和一個可能原因因素之間的聯繫。
在質量管理過程中，經常需要對一些重要因素進行分析和控制。這些因素大多錯綜複雜地交織在一起，它們既相互聯繫又相互制約既可能存在很強的相關性，也可能不存在相關性。如何對這些因素進行分析？散佈圖法便是這樣一種直觀而有效的好方法，通過做散佈圖，因素之間繁雜的數據就變成了座標圖上的點，其相關關係使一目瞭然地呈現出來。
散佈圖的用途
1 研究兩個變量之間是否存在相關關係
2 確認兩個變量之間存在何種相關關係
3 預測兩個變量的變化規律，控制其變化範圍
散佈圖的分類
散佈圖實施步驟
(1) 確定需要分析的兩個變量
(2) 收集對應數據
(3) 畫出橫座標x與縱座標y，添上特性值標度
(4) 根據數據畫出座標點
(5) 對散佈圖進行分析判斷
散佈圖的分析與判斷方法
(1) 對比典型圖例分析法
通過和典型圖例對照，判斷符合哪種相關關係。簡單直觀，但誤差較大。
(2) 象限判斷法
將散佈圖中的點分為4個象限，通過計算各象限點子的數量的相互大小關係判斷。點子較少時，判斷誤差較大。
(3) 相關係數判斷法
通過公式計算相關係數，直接根據數據表進行計算判斷，不用作圖。
應用散佈圖注意事項
1 收集兩組變量數據不能太少，一般要在30對以上，否則誤差太大；
2 收集的數據必須來源於試驗，且散佈圖的應用範圍不能超出數據的取樣範圍，如需擴大應用範圍，必須重新試驗，重新收集數據，再繪製散佈圖；
3 觀察是否有異常點出現，對於異常點應查明原因。
4 畫出散佈圖只是分析變量關係的第一步，應通過相關性分析等統計方法開展進一步分析。
案例剖析
某酒廠要判定中間產品酒中的酸度和酒度2個變量之間有無關係，存在什麼關係？（蒐集到的數據如下表）
