経営情報システム：QC7つ道具（最終更新：2015/12/06 16:33:44 JST）
データが複数の特性を持っているとき，2つの特性をそれぞれ縦軸，横軸としてグラフ上に点で表した図．グラフ上の点の分布から2つの特性の間の相関の強さを読み取ることができる．相関には次のようなものがある．
| x | y1 | y2 | y3 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 7 | 9 |
| 2 | 3 | 2 | 7 |
| 3 | 1 | 6 | 8 |
| 4 | 5 | 9 | 6 |
| 5 | 4 | 5 | 4 |
| 6 | 6 | 1 | 5 |
| 7 | 8 | 3 | 1 |
| 8 | 7 | 8 | 3 |
| 9 | 9 | 4 | 2 |
2つの特性の相関関係の強さを定量的に表現するためには，相関係数が利用される．相関係数は1から-1まで変化する．
横軸に測定時間あるいは発生時間（例えば日数）を取り，縦軸にデータを折線グラフで表した図．各測定時間ごとの平均値を中心線とし，中心線から平均値の標準偏差の±3倍（3シグマ）をそれぞれ上限，下限管理限界線とする．折線グラフがこれらの3本の水平線に対してどのように変化するかにより，異常発生の判断を行う．なお例えば毎日5回測定しているような場合は，5回の平均値をその日の値とする．
データ数を項目別に集計する時に利用する記録用のチェックシートと確認項目の抜け落ちがないかを確かめるために利用する点検用のチェックシートの2種類がある．
得られたデータに対して複数の要因が影響を及ぼしている可能性がある場合，ある要因に着目して層に分けることにより，詳細な分析を行う手法．例えば，2つの特性の間で散布図を作成すると両者の間に相関関係がないように見えても，別の特性で分類して別個の散布図として作成すると隠れた相関関係が明らかになる場合もある．
散布図で利用したy1とy3のデータを1つの散布図に描くと相関係数は0でまったくの無相関に見える．しかしながら何らかの要因でy1とy3を正しく区別できればそれぞれ相関係数は0.92と-0.92になる．