因果图和关联图都是数据可视化的常用工具,用于呈现数据之间的关联性和因果关系。然而,在实际应用中,有些人会将它们混淆或者错误地使用它们。本文将从多个角度,对因果图和关联图进行介绍和比较,力求让读者更好地理解并正确地应用这两个工具。
一、 定义
因果图也被称为鱼骨图或者是石川图,其形状如同鱼骨骨架,用于表示一个问题或者一个结果的因果关系。关联图则是指一种用于表示随机变量之间关联模式的图形结构。因果图与关联图的区别在于,因果图显示的是因果关系而关联图显示的是变量之间的相关性。
二、 适用对象
因果图通常用于制造业或者工程方面的问题,因为它可以帮助分析人员识别出问题根本所在。例如,当制造商在生产某个产品时遇到问题时,他们可以使用因果图来分析问题所在,并找出解决问题的方法。关联图则更适用于统计和数据分析领域,它可以帮助分析人员找出数据之间的关联关系,以便更好地理解数据模式。
三、 形状和使用
因果图在形状上像一条鱼的躯干,鱼头表示结果或问题,鱼骨表示问题的因素,也称为“4M模型”,包括人、机器、材料、方法。而关联图通常是水平或竖直的,用于显示变量之间的相关程度。因果图和关联图都可以轻松地绘制,并且都可以使用电子软件来制作,包括Microsoft Visio、MindMap和LucidChart等。
四、 实际应用
在实际应用中,因果图可以帮助组织识别处于生产过程中的问题,根据生产的问题进行分类,以便逐步分析并找出解决方案。关联图可以用于研究社交媒体中的用户之间的关系,帮助开发者和企业发现潜在的市场机会。
五、 可互换性分析
尽管因果图和关联图有明显的区别,但是它们也可以互换使用。例如,当把关联图放入因果图中时,我们可以更好地理解问题的根本原因,从而更有针对性地解决问题。另外,当在图表上设置变量之间的因果关系时,关联图可以帮助我们确定变量之间的相关性。
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