矩阵数据解析法｜QC新七大手法

矩阵数据解析法又称为主成分分析法，以矩阵图的排列使多数数据易于整理的方法。矩阵数据解析法，就是矩阵图与要素间的关联，在可以定量化的情况（可以获得交点的数据），因计算而更易于整理的方法。

矩阵数据解析法也是质量管理QC新七大手法的唯一数据解析法，但结果是以图形表示。其亦为多变量解析法的一种，目的在于促使幕僚或管理者能更常加以利用多变量解析法。

矩阵数据解析法的作法如下：

1．在矩阵图法的交点，获得数据资料。

2．采取「主成分分析法」。

3．寻求解决问题的可能构想。

对于矩阵图中所排列的大量数值资料，借由各要素间的相关性定量化，计算求得数个代表特性（主成分），而获得能够掌握全体的较好结论。

由于通常需使用电脑协助计算，下列仅略述其步骤，计算说明请参考有关书籍。

1．将资料整理成矩阵。

2．配合技术的要求，计算行间或列间之相关系数。

3．计算并定出特征值、贡献率、累计贡献率，依贡献率的高低顺序，决定数个主成分。

4．对应各主成分，计算出固有向量、因子负荷量。

5．依各个主成分，计算出主成分得点。

6．将主成分得点之散布状况，做成图表。