Là gì
Scatter Diagram (Biểu đồ phân tán) đặt mỗi cặp số liệu thành một chấm trên mặt phẳng: đại lượng này đọc theo trục ngang, đại lượng kia đọc theo trục dọc. Nhìn đám chấm là thấy hai đại lượng có đi cùng nhau không: nếu chúng nằm dọc theo một đường thẳng hay đường cong thì hai đại lượng có liên hệ, càng sát đường thì liên hệ càng chặt.
Correlation (Tương quan) là cách biến nhận xét bằng mắt đó thành một con số. Con số này gọi là hệ số tương quan r (Pearson correlation coefficient), nằm từ -1 đến 1. Dấu của r cho biết hai đại lượng cùng tăng hay một tăng một giảm; độ lớn của r cho biết các chấm bám sát một đường thẳng đến mức nào. Hệ số này chỉ đo mối liên hệ theo đường thẳng, và chỉ nói chúng đi cùng nhau, không nói cái nào gây ra cái nào.
Vì sao cần
Sau khi nhóm liệt kê nhiều nguyên nhân có thể (bằng sơ đồ xương cá hay 5 Whys), vẫn cần một cách khách quan để biết nguyên nhân nào thực sự đi cùng kết quả trong số liệu. Công dụng chính của nó: kiểm tra một cặp nguyên nhân và kết quả có liên quan hay không sau khi động não, hoặc xem hai kết quả có vẻ liên quan có cùng do một nguyên nhân hay không. Biểu đồ phân tán giúp tìm nguyên nhân gốc, với điều kiện có hiểu biết chuyên môn để chọn đúng cặp đại lượng. Không có điều kiện đó thì máy tính vẫn tìm ra được liên hệ giữa những thứ chẳng dính dáng nhau.
Phần còn lại dành cho thành viên
Đang kiểm tra quyền xem của bạn…