tunduvalt alla 50%, siis tunnus väga vähe hajus. Kui kõik tunnuse kõik väärtused valimis on samad, siis v on 0%. 23. Sagedustabel, - Sagedustabeli võtab andmetabelist kokku, mitmel objektil mingit väärtust esineb, ehk esitab vastava sageduse hajuvusdiagramm, - Hajuvusdiagramm ehk korrelatsiooniväli kajastab kõiki valimi objekte. Punkti x-koordinaadiks on esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks teise tunnuse väärtus. Kui hajuvusdiagrammil punktid paiknevad tõusvas või langevas "pilvekeses", siis viitab see ühisele tendentsile tunnuste käitumises erinevad suundumusjooned kas kasvav (kasvavas pilves), kahanev või ilma suundumuseta (ümaras pilves) 24. Aegrida, - nimetatakse arvandmete rida, mis kirjeldab suuruse ajalist muutumist (reas näidatakse suuruse muutumist erinevatel aegadel) libisev keskmine aritmeetiline keskmine valimi mingi piirkonna kohta (viimase 20 päeva keskmine teenistus) 25
lõpp Kvaliteedijuhtimise tööriistad (8) KONTROLL-LEHED MEETOD ON KASULIK OTSESE VAATLUSINFORMATSIOONI SALVESTAMISEKS JA PROTSESSI PUUDUTAVATE ARVAMUSTE ASEMEL FAKTIDE KOGUMISEKS Kvaliteedijuhtimise tööriistad (9) HAJUVUSDIAGRAMMID SÕLTUVALT TEHNOLOOGIAST ON AEGAJALT KASULIK TEHA KINDLAKS SEOSED KAHE PARAMEETRI VÕI FAKTORI VAHEL. KASUT. X-Y JOONIST. TULEMUSEKS SAADAV PUNKTIDE GRUPEERUMINE HAJUVUSDIAGRAMMIL NÄITAB, KAS PARAMEETRITE VAHEL EKSISTEERIB MINGI KORRELATSIOON (Y-TELJEL SÕLTUV TUNNUS) Kvaliteedijuhtimise tööriistad (10) Muutus tootes mõjutaja (nt. destilleerimistemperatuur) Kvaliteedijuhtimise tööriistad (11) PRAAGIVABAD PROGRAMMID EESMÄRGIKS ON PRAAGIVABA TOOTMINE JA SIIN ON OLULINE ROLL KÕIGIL OSAKONDADEL. PÕHITEGEVUSED: OSAPOOLTE VAHEL LEPITAKSE KOKKU KVALITEEDIEESMÄRGID, MIS TULEB SAAVUTADA, ;
variatsioonreas (j(i)). 3.3. Korrelatiivne sõltuvus Korrelatiivne lineaarne sõltuvus sobib ennekõike kahe pideva (paljude väärtustega) arvtunnuse vahelise seos hindamiseks, praktikas kasutatakse ka alates järjestustunnusest, millel vähemalt 5 võimalikku väärtust. Korrelatsiooni puhul hinnatakse tunnuste vahel esinevat lineaarse seose suunda ja tugevust, visuaalselt annab sellest ülevaate hajuvusdiagramm (korrelatsiooniväli). Kui hajuvusdiagrammil punktid paiknevad tõusvas või langevas "pilvekeses", siis viitab see ühisele lineaarsele seosele tunnuste vahel. Täpsema hinnangu seose tugevusesele ja suunale saame kas eelpool toodud Spearmani astak-korrelatsioonikordaja või lineaarse ehk Pearsoni korrelatsioonikordaja r abil, vastav arvutusvalem avaldub: Andmetöötlus sotsiaalteadustes 13 n
väärtused vähenevad, ja vastupidi ( , ). Korrelatsiooni koefitsiente on erinevaid, psühholoogias üks sagedamini kasutatavaid on Pearsoni r ehk lineaarse korrelatsiooni koefitsient (Pearson's product-moment correlation coefficient), mis võib varieeruda vahemikus 1,0..0,0..+1,0 (märk ei näita tugevust, ainult seose suunda!). Korrelatsiooni graafiliseks esituseks on hajuvusdiagramm (scatter diagram; scatterplot). Kui andmepaaridele vastavad punktid on hajuvusdiagrammil tõusvalt, väljendab see positiivset korrelatsiooni; kui langevalt, siis negatiivset korrelatsiooni; kui hajutatult, siis korrelatiivse seose puudumist; lineaarse korrelatsiooni puhul saame muutujatevahelise seose esitada sirgjoonena (best fit line); kui punktid on korrastatud, aga väga erinevalt sirgjoonest (näiteks -kujuliselt), siis lineaarse korrelatsiooni koefitsient sellise seose väljendamiseks ei sobi. KORRELATSIOON EI TÕESTA PÕHJUSLIKKUST
Ettevõtjale pakub huvi seos müügist saadava tulu ja reklaamikulude vahel. Seost kirjeldava mudeli (ehk seose kuju) leidmiseks kasutatakse regressioonanalüüsi. Mudel võib sisaldada kas ühte või mitut argumentsuurust. Näiteks müügitulu võib sõltuda peale reklaamikulude veel paljudest muudest suurustest hinnad, üldine majandusolukord, ajategur (aasta algus, keskpaik või -lõpp) jms. Seose kuju kahe nähtuse vahel määrab geomeetriline joon, millele hajuvusdiagrammil olev punktide parv on kõige lähedasem. Kõige sagedamini on selleks sirgjoon ning sel puhul räägitakse lineaarsest seosest. Kuid võib ette tulla ka teistsuguse kujuga seoseid, mille puhul punktiparve iseloomustamiseks sobib paremini mingi kõverjoon. Seda geomeetrilist joont nimetatakse ka regressioonijooneks. Praktikas uuritakse samade nähtuste vahelist seost mitme erineva matemaatilise funktsiooniga ning seejärel lähtudes teatud
annaabi.ee 
