【专题】质量管理工具及其应用(5)--质控(QC)手法之散点图学术资讯

来源：中卫护研院

导读

散点图可以用来调查两组特性值是否相关；发现异常值的存在，是进一步分析的基础。

QC手法—散点图

给定两组变量或两组数据，当一组发生变化时，另一组也变化，那么称这两组的数据具有相关性，用图表的形式表现则为散点图。此处我们将两组数据用X Y表示，那么X Y的关系主要有4种：正相关、负相关、非直线相关、不相关。

图1 X Y关系的分类情况

散点图可以很容易地通过Excel、SPSS、SAS等常见软件实现。它主要有以下用途：调查两组特性值是否相关；发现异常值的存在，是进一步分析的基础。制作散点图的基本步骤是：确定制作散点图的目的；收集数据，制成表格；找出两组数据的最大最小值；建立坐标系，绘图，分析。

对于散点图，要先从整体上进行观察，看是否存在所谓的远离群体的点。如果存在，先分析原因，如果的确是异常值，那么可以将此点除去。

对于两组特性值之间的判断，首先可以采用“符号判定表”，通过符号判定法进行分析（此处不再详细说明符号判定的方法，感兴趣的读着可以自行查阅相关资料）；此外，还可以在Excel中采用散点图中“添加趋势线”方法，添加趋势线。

此处研究ICU护士工作年限与发生不良事件的总数（包括感染、意外拔管等）的关系。得到图2。图2 Excel中散点图及趋势线的结果展示

可以看出，二者明显呈现负相关的关系。即护士的工作年限越长，护理不良事件发生率越低。

灵活运用散点图，可以利用较短的时间理清不同组的特性值关系，有助于对问题产生的更深的原因的进一步探索。但是，散点图得到的关系并不一定是真实的关系，有可能存在其他的影响因素（我们称之为“混杂”），换言之，混杂掩盖了二者之间的真实关系，这也正是我们在质量控制中常常用到分层法（见“质量管理工具及其应用系列之四”）的原因。此外，还可以利用统计学中多元回归的方法进行混杂因素的控制，我们后续会有相关的课程讲解。

(刘国峰)

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