一、相關性和回歸分析在六西格瑪突破模式各階段的作用


從圖1可以看出,相關回歸分析可以驗證輸入因素與輸出結果之間關系的真實性,即原因的真實性,確定六西格瑪突破戰略分析階段的“關鍵少數因素”。這是六西格瑪分析階段的主要任務。在控制階段,相關和回歸分析可以根據輸入的變化預測輸出結果,以確定是否應該調整輸入。



 相關和回歸分析在六西格瑪各階段的作用


圖1  相關和回歸分析在六西格瑪突破模式各階段的作用



二.相關分析概述


1.變量之間的相關性


示例:某工藝工程師想研究松香比重對焊點拉拔力的影響,測得一組數據如下圖2所示:


 

相關和回歸分析在六西格瑪各階段的作用

圖2  松香比重對焊點拉拔力的影響數據測量


如果仔細觀察這組數據,我們會發現一個規律,當松香比重增大時,焊點的拉拔力也會相應增大,這說明焊點的拉拔力與松香比重之間是有關系的,我們稱之為松香比重與焊點拉拔力的相關性。


2.散點圖


散點圖就是用圖形表示一對變量,兩個變量分別對應圖上的X和Y坐標軸,這樣每對對應的X和Y數據就可以用散點圖上的一個點來表示。通過觀察散點圖的形狀,可以直觀地了解變量X和y之間的關系。


松香比重與焊點拉拔力之間的關系可用散點圖表示如下:


 相關和回歸分析在六西格瑪各階段的作用

圖3  散布圖-松香比重和焊點拉拔力的關系



從圖3的散點圖中,我們可以看到一個規律:數據分布是一條細細的帶狀(在一個帶狀范圍內),從圖表的左下角延伸到右上角。但是從上圖我們能知道的信息很粗略。怎樣才能量化X和Y的相關性,有沒有一個參數來衡量X和Y的相關性?是的,這就是我們將要討論的相關系數。


3.相關系數


相關系數是用來描述變量,x和y之間線性相關程度的參數,用r來表示,它具有以下特性。


①r的值介于(-1, 1)之間。


②r的絕對值越接近1表示x和Y之間的線性關系越密切。


③r>O,x與y呈正相關,r<0,x與Y呈負相關,r=O,x與y之間無線性相關關系。


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