- •Содержание:
- •Практическая работа №1. «Причинно – следственная» диаграмма Исикавы.
- •Этапы построения диаграммы.
- •Процедуры построения «причинно- следственной» диаграммы.
- •Методика обработки и ранжирование экспериментальных данных.
- •Расчёт методом попарного сравнения.
- •Практическая часть.
- •Практическая работа №2. «Применение корреляционного анализа при сертификации».
- •Метод линейной корреляции(метод Пирсона).
- •Практическая работа №3. Диаграмма Паретта.
Практическая работа №2. «Применение корреляционного анализа при сертификации».
Цель применения простейшего корреляционного анализа – это определить и оценить линейную связь между фактором х и показателем качества y, при этом предполагается, что связь между показателем качества и фактором случайная, значение показателя качества и фактора, которое возможно влияет на него, имеет нормальное распределение вероятностей. Наличие зависимостей между параметрами соответствующих элементов определяется корреляцией.
Корреляция – это понятие, отличающие связь между явлениями, если одно из них входит в число причин, определяющих другие, или если имеются общие причины, воздействующие на эти явления. Корреляция – это мера согласованности одного признака с другим или с несколькими, либо взаимная согласованность группы признаков. Корреляционная связь отражает тот факт, что изменение одного признака находится в некотором соответствии с изменениями другого признака. Корреляционная причина указывает на связь изменения двух признаков, что не всегда соответствует действительности, т. к. корреляционные методы не выявляют этой причинности, а лишь указывают на наличие некоторого соответствия. Корреляционная связь носит характер вероятностный. Важно отличать такую зависимость от функциональной зависимости. Функция:
- непрерывна, тогда как при корреляционной зависимости значение, принимаемое признаком, дискретно;
- функциональная зависимость предполагает взаимнооднозначное соответствие аргумента х и функции f(x), вероятностная зависимость допускает некоторый условный диапазон, который предположительно попадает в значение признака при значении признака х.
y x
Корреляция y x
Функция
Признаки, которые мы в них измеряем и которые по нашему предположению могут меняться под заданным воздействием называются зависимыми переменными. Корреляционные связи различаются:
1)по форме(линейная и нелинейная зависимость);
2)по направлению(усилению одного признака соответствует усиление другого при прямом направлении корреляции и ослаблении при обратном);
3)по силе(сила связи не зависит от направления и определяется абсолютной величиной коэффициента корреляции r ).
При r=1 наблюдается жесткая положительная связь, т.е. при увеличении признака x, увеличивается y. При r=-1 гарантировано уменьшается. При значении r=0 изменение x гарантировано никаким образом не повлечёт за собой изменение y.
Таблица 1. Классификация корреляционных связей по степени силы.
1)Общая |
Сильная |
Более 0,7 |
Средняя |
05…0,69 |
|
Умеренная |
0,3…0,49 |
|
Слабая |
0,2…0,29 |
|
Очень слабая |
Меньше 0,19 |
|
2)Частная |
Высокая значимая корреляция |
|
Значимая корреляция |
||
Тенденция достоверной связи |
||
Незначимая корреляция |
r не достигает уровня статической зависимости |
1)Общая: ориентирована только на величину коэффициента корреляции.
2)Частная: определяет какого уровня значимости достигает данная величина коэффициента корреляции при данном объёме выборки. Чем больше объём выборки, тем меньше величина коэффициента корреляции. В результате при малом объёме выборки сильная корреляция может оказаться недостоверной.