[SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的]首先：analyze-correlate-bivariate-选择变量 之后，OK 输出的就是相关系数矩阵（相关系数下面的Sig是显著性检验结果的P值，越接近0越显著） 表格下方也有一些相关解释，记得看明白再做...+阅读
偏相关系数的计算可以有下面的三种方法（详细的计算方法见参考文章）
1 根据上面的说法，从线性回归的角度计算变量间的偏相关系数，但是这样做很麻烦。
2 迭代法，可以认为简单相关系数为0阶偏相关系数，任何n阶偏相关都可以通过3个（n-1）阶偏相关系数计算出来。
3 相关矩阵求逆法，即首先计算出所有变量的相关性矩阵，然后求它的逆矩阵。这样可以求出任何两两变量之间的偏相关系数。
偏相关系数的检验可以有两种方法。一种是t-test，另外一种fisher 转化法。
利用偏相关系数进行变量间净相关分析通常完成两大步：
第一：计算样本的偏相关系数。
利用样本数据计算偏相关系数，反应了两个变量间净相关的强弱程度。在分析变量x1和x2之间的净相关时，当控制了变量x3的线性作用后，x1和x2之间的一阶偏相关系数定义为：
第二：对样本来自的两个总体是否存在显著的净相关进行推断：
1）提出原假设，即两总体的偏相关系数与零无显著差异。
2）选择检验统计量。偏相关分析的检验统计量为t统计量，它的数学定义为：
式中，r为偏相关系数，n为样本数，q为阶数。统统计量服从n-q-2个自由度的t分布。
3）计算检验统计量的观测值和对应的概率p-值。
4）决策。如果检验统计量的概率p-值小于给定的显著性水平α，则应拒绝原假设，反之，则不能拒绝原假设。
谁能给我详细的说一下QC七大手法里的管制图
1.管制图基本原理： 统计理论认为母体参数可由随机抽取的样本来估计，SPC图的统计基础即在于此。但是，SPC图并不能控制一个制程，它只是提供制程重要的信息，这个信息可以作为质量决策与修正制程的基础。一般spc[/url] 图提供三条制程信息的管制线：上管制线（upper control limit, UCL）﹑中心线（center line, CL）﹑下管制线（lower control limit, LCL）。不同制程管制对象有不同的数据，所有的数据都可归类到下列其中一种： 1.分类数据-将产品质量分为「好或不好」、「合格或不合格」等。 2.计数数据-记录某产品的某个特性发生次数，例如错误次数﹑意外次数﹑销售领先次数等。 3.连续数据-某个质量特征的量测值，例如尺寸﹑成本﹑时间等。 前两种数据为计数值数据，第三种为计量值资料。
收集数据时，如果可能应该尽量收集定量数据，因为定量管制图所需的比较性计算较少，而且能提供较多的信息。 基本计算： 管制图可用一通式来表示，假设y为量测质量特性之样本统计量，y之平均数为μy，标准差为δy，则 UCL=μy+kδy 中心线=μy LCL=μy-kδy 其中kδy为管制界限至中心线之距离。此管制图之理论首先由美国之Waiter A. Shewhart博士提出，任何依据此原理发展出之管制图都称为Shewhart （苏华特）管制图。 应用范围 管制图之应用有许多方式，在大多数之应用上，管制图是用来做制程之在线（on-line）监视。亦即收集制程样本数据用来设立管制图，若样本值落在管制界限内且没有任何系统性之变化，则称制程在管制内。管制图也可以用来决定过去之制程数据是否在管制内，及末来之制程是否将在管制内。
管制图也可用来做为估计之工具，当制程是在管制内时，则可预测一些制程参数，例如平均数、标准差、不合格率等。此种制程能力分析对于管理者之决策分析有相当大之影响，例如自制或外购之决策，工厂及制程之改善以降低变异，及与供货商或顾客间之合约。 管制图实施步骤 1. 选择质量特性 2. 决定管制图之种类 3. 决定样本大小 在设计管制图时，我们必须决定样本之大小（sample size）及抽样之频率。一般而言，大样本可以很容易地侦测出制程内小量之变动。当选定样本大小时，必须先决定所要侦测之制程变动的大小。当制程变动量相当大时，则适合使用小样本，反之，若制程变动小时则使用大样本。除了决定样本大小外，我们同时须决定抽样之频率。最理想之状况是次数频繁地抽取大样本。
但从经济观点而言，此并非最佳之抽样方法。较可行之方法是在长时间间隔下取大样本或短时间间隔下取小样本。在大量生产下或有多种可归属原因出现下，较适合样本小而次数多之抽样。由于检测器和自动量测技术之发展，目前之趋势倾向100%检验。 管制图的不稳定检定方法： 不稳定型态之检定方法： 检定法则一： 有单独一个点子出现在3A 之外者. 检定法则二： 连续三点之中有两点落在A 区或甚至A区以外者. 检定法则三： 连续五点之中有四点落在B 区或甚至于B区以外者. 检定法则四： 连续有八点落在C区或甚至于C区以 外者. 检定法则五： 连续几点同一方向时： A.连续五点继续上升或下降-注意 以后后动态. B.连续六点继续上升或下降-开始 调查原因. C.连续七点继续上升或下降-必有 原因，应立即采取措施.
QC7大手法的管制图为什么意思
1、简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图
2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图
3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解 析法 计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。
（数一数） 计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量） QC七大手法由五图，一表一法组成： 五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图） 一表：查检表（甘特图） 一法：层别法
4、管制图：
（1） 何为管制图： 为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之 品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实 际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序 用图形表示者】。
（2） 基本特性： 一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。
在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line,CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit,UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit,LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。
（3） 管制图原理： 1）品质变异之形成原因 一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。 2）管制图界限之构成： 管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。
（4） 管制图种类： 1）依数据性质分类： A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有： a 平均数与全距管制图（X（—）-R Chart) b 平均数与标准差管制图（X（—）-σChart) c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart) d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart） e 最大值与最小值管制图（L-S Chart） B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。
常用的有： a 不良率管制图（P Chart） b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart） c 缺点数管制图（C chart） d 单位缺点数管制图（U chart） 2）计数值与计量值管制图之应用比较 计量值 计数值 优点
1、甚灵敏，容易调查真因。
2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足，易延误时机。
（5） 管制图之绘制： 说明：计量值管制图（X-R）常用 1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。 2）以2~5个数据为一组
（一般采4~5个），分成约20-25组。 3）将各组数据记入数据表栏位内。
4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数） 5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R） 6）计算总平均X。 X=(X1+X2+X3+…+Xk)/k=ξXi/k(k为组数) 7）计算全距之平均R: R=(R1+R2+R3+…+Rk)/k=ξRi/k 8）计算管制界限 X管制图：中心线（CL）=X 管制上限（UCL）=X+A2R 管制下限（LCL）=X-A2R R管制图：中心线（CL）=R 管制上限（UCL）=D4R 管制下限（LCL）=D3R A2,D3,D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。
9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。 10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。
（6） 管制点之点绘制要领： 1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、e69da5e6ba90e799bee5baa6e79fa5e9819331333264646463材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。 2）计量值变更管制图（X-R,X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm） 3）中...
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