1. 산포 (散布 : Variability, 때론 Variation,Dispersion도 씀)
ㅇ 관찰된 자료들이 중심위치에서 얼마나 넓게 퍼져있는 정도 ☞ 변동성(Variability) 참조
2. 산포도 (散布圖) / 산점도 (散點圖) (Scatter Diagram)
ㅇ 데이터들을 산발적으로 xy평면에 찍어낸 그림
- 두 데이터(변량) 간의 상관관계 유무를 xy평면상에 시각적으로 나타내는 그림
ㅇ 산포도 특징
- 데이터를 분석할 수 있는 (데이터 분포의 모습을 파악하는) 쉬운 방법을 제공하게됨
- 특히, 짝을 이룬 두 데이터 간에 관계를 쉽게 파악 가능
- 통상, 변량 간의 인과관계를 보이는데 주로 사용됨
ㅇ 한편,
- 두 변수(예, 속도와 가스 소비량, 일한 시간과 산출량)의 상관 관계를 보여주며,
- 2개 변수 간의 관계를 표시하는 직선 식을,
- `회귀직선 (Regression Line)`이라고 함
3. 산포도(散布圖)에서, 주의해서 보아야 할 사항
ㅇ 변수 상호 간에 어떠한 관계가 있는가 (직선관계,곡선관계,무관계 등)
ㅇ 그룹이 형성되어 있지 않은가 (뭉침 -> 관련성 큼, 흩어짐 -> 관련성 작음)
ㅇ 양(+)의 상관관계, 음(-)의 상관관계 여부 ☞ 상관계수 참조
ㅇ 혹시 이상치(엄청나게 차이가 나는 값,Outlier)가 없는가 등
4. 산포 품질관리 (散布 品質管理)
ㅇ 산포는, 모든 프로세스에 존재
- 품질관리에서 산포는 대단히 중요
- 제품의 품질관리에서 우선순위로 평균 보다는 산포 관리를 우선해야 함 ☞ 품질변동 참조