方法（Method）、测量（Measurement）。
⑶开始画图，把结果（头骨）画在右边的方框中，然后把主要的各类原因（大骨）放在它的左边，作为“结果”框的“输入”。
⑷寻找所有下一层次原因（小骨）并画在相应的大骨上，并继续发展下去。 ⑸从最高层次的原因中选取和识别少量的（3—5）个可能对结果有最大影响的原因，对它开展进一步的工作，如收集数据、采取控制措施等等。 因果图只是将可能影响的原因列举出来，为系统地分析具体原因提供直观而全面的视觉图象和指南。
(四)、散布图
定义： 散布图是一种研究成对出现的两组相关数据之间关系的图示技术 作用：①发现和确认两组相关数据之间的关系；
②确认两组相关数据之间的预期关系。 散布图的绘制程序：
⑴收集数据，最好收集30对以上数据。
⑵确定坐标轴，建立坐标系。 ⑶确定坐标轴的范围和刻度。
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⑷将数据描在坐标上。
⑸研究数据的分布形态，从而找出相关关系的类型和程度。
下图是6种有代表性的散布图，这些散布图各自的特点及其反映信息如下
(五)、直方图：
定义：直方图是用一系列等宽不等高的长方形来描述数据分布形态的一种工具。
直方图中，长方形的宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，于是，变化着的高度形态所表示的就是数据的分布形态。 原理：在正常情况下，即仅在偶然性原因产生影响时，数据的分布形态有某种固定的形状，大多数情况下是正态分布，外轮廓呈对称的钟形形状（如图6—1所示）。当系统性原因起作用时，数据的分布形态会不同于正常情况下的分布形态，其具体的分布形态将决定于是何种性质的、何种程度的系统性原因在起作用，通过观察所作的直方图，分析具体的生产过程，就有可能查出该原因，并予以消除，使生产过程恢复到正常状态。
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应用范围：①评估和查验生产过程；
②决定在何处集中力量进行改进； ③测量改进的绩效；
④比较物料； ⑤比较供应商等。
直方图制作步骤：
⑴收集数据（至少50个以上），并记录。
⑵定组数。数据数量与组数的关系大约如下表所示：
⑶找出最大值（L）及最小值（S），并计算全距（R）： R=L—S ⑷定组距（C）：R÷组数=组距，通常是2.5或10的倍数。 ⑸定组界：
最小一组的下边界=S－测量值的最小位数（一般是1或0.1）×0.5 最小一组的上组界=最小一组的下边界＋组距 最小二组的下组界=最小的上组界…… 依次类推 ⑹决定组的中心点：
组的中心点=（上组界＋下组界）÷2 ⑺制作次数分布表
依照数值大小记入各组的组界内，然后计算各组出现的次数。 ⑻制作直方图
横坐标表示测量值的变化，纵坐标表示次数。将各组的组界标示在横坐标上，各组的次数多少，则用柱形画在各组距上。
表6—1列出了一些常见的不同类型的分布形态及其可能的原因。
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2、直方图与规格标准值的关系。
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案例：一个食品工厂对其生产的一批蛋糕的重量进行分析：从中随机取50
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QC七大工具培训
