什麼是散布圖？
散布圖是為了調查兩種資料間的互相關系，一方在橫軸、另一方在縱軸，并将測定值繪出的一種圖表；例如，壓入時間與接着強度之間的關系、電鍍時間與電鍍厚度的關系等。
散布圖是表示出相對的一組特性關系的道在制造上，常常為了要得到要求的品質，而必須控制其原因。
例如，為了要得到所需要的接着強度，是以必須調查接着強度（結果）與壓入時間（原因）的關系。如果借由控制壓入時間可以得到所需要的接着強度時，管理壓入時間就會比管理接着強度來得簡單，同時也能降低價格、提高生産性。
但是散布圖并非隻能利用在原因與結果的關系上，它也可以運用在結果與結果，或原因與原因的關系上。基本上，它是了解兩種變數關系（稱為相關關系）的道具。
何時使用散布圖？
散布圖主要使用于解決問題之原因調查階段。例如在使用魚骨圖時，如果輸出及輸入之間有相關的話，就将其要因判定為原因，然後再進一步檢讨如何控制此原因的對策。
如果沒有相關的話，就判定為在可控管的對象外。
魚骨圖的兩種要因間若有相關的話，就可推測其要因具有原因與結果的關系，或是針對原因之連動的兩種結果。
散布圖的一些示例
示例 1：遞增關系 圖 1 中的散布圖顯示了遞增關系。x 軸顯示公司的員勞工數，y 軸顯示公司的利潤。該散點圖顯示，随着員勞工數的增加，利潤也會增加。員勞工數較少的公司（在圖形左側）利潤較低，員勞工數較多的公司利潤較高。這是一個非常簡單的示例，因為有許多變量會影響公司的利潤。
圖 1：顯示遞增關系的散點圖
示例 2：遞減關系
圖 2 中的散布圖顯示了遞減關系。x 軸顯示某加工肉的含鈉克數；y 軸顯示每千克蛋白質的成本。該散點圖揭示，随着鈉含量的增加，蛋白質成本會下降。鈉含量較低的肉（圖形左側）蛋白質成本較高，而鈉含量較高的肉蛋白質成本較低。這是有依據的，因為可以向低品質（因而成本較低）的肉中添加鹽來改善其味道，這會增加鈉含量。
圖 2：顯示變量之間遞減關系的散點圖
示例 3：不相關 圖 3 中的散布圖顯示兩個變量之間沒有關系。x 軸顯示預洗牛仔布纖維的載荷大小；y 軸顯示測量的線磨損情況。該散布圖顯示了随機點雲圖。雖然有人可能會看到，随着載荷大小向右沿着圖形增加，線磨損情況略有減少，我們可以使用簡單線性回歸來驗證這種想法。
圖 3：表明變量之間沒有關系的散點圖
示例 4：曲線關系 圖 4 中的散布圖顯示了兩個變量之間的曲線關系。x 軸顯示一組國家/地區的人口出生率；y 軸顯示人口死亡率。散點圖顯示，在出生率達到 25 至 30 之前，兩個變量呈遞減關系。在達到這個點之後，變為遞增關系。
圖 4：顯示變量之間曲線關系的散點圖，從遞減變為遞增
示例 5：散布圖中的離群值 資料中的異常點（即離群值）在散點圖中往往非常突出。 圖 5 顯示了含有離群值的散點圖，圖 6 顯示了相同資料不含離群值的散點圖。位于右上角的單個離群值會影響資料在散點圖中的可視化。當散點圖中包含異常資料點時，您可以調查資料，以找出出現離群值的原因。您可以顯示包含離群值和不含離群值的資料。
圖 5：包含離群值的散點圖
圖 6：不含離群值的散點圖