矩陣數據分析法

矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart）

矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的質量治理七種工具之一。

矩陣圖上各元素間的關係假如能用數據定量化表示，就能更準確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法，叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中，數據矩陣分析法是唯一種利用數據分析問題的方法，但其結果仍要以圖形表示。

數據矩陣分析法的主要方法為主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可從原始數據獲得許多有益的情報。主成分分析法是一種將多個變數化為少數綜合變數的一種多元統計方法。

矩陣數據分析法，與矩陣圖法類似。它區別於矩陣圖法的是：不是在矩陣圖上填符號，而是填數據，形成一個分析數據的矩陣。

它是一種定量分析問題的方法。目前，在日本尚廣泛應用，只是作為一種“儲備工具”提出來的。應用這種方法，往往需求藉助電子計算機來求解。

在矩陣圖的基礎上，把各個因素分別放在行和列，然後在行和列的交叉點中用數量來描述這些因素之間的對比，再進行數量計算，定量分析，確定哪些因素相對比較重要的。

當我們進行顧客調查、產品設計或者其他各種方案選擇，做決策的時候，往往需要確定對幾種因素加以考慮，然後，針對這些因素要權衡其重要性，加以排隊，得出加權係數。譬如，我們在做產品設計之前，向顧客調查對產品的要求。利用這個方法就能確定哪些因素是臨界質量特性。

主要適用於：

 1. 市場調查數據分析。當我們進行顧客調查、產品設計開發或者其他各種方案選擇時，往往需要考慮多種影響因素，並確定各因素的重要性和優先考慮次序。矩陣數據分析法可以幫助我們通過對市場調查數據分析計算，判斷出顧客對產品的要求、產品設計開發的關鍵影響因素，最適宜的方案等。

 2. 多因素分析。在某工序影響因素複雜且各因素間存在可量化的關係時，可以進行較準確的分析。

 3. 複雜質量評價。通過對影響質量的大量數據進行分析，確定哪些因素是質量特性。

1.可以利用親和圖（affinity diagram）把這些要求歸納成幾個主要的方面。然後，利用這裡介紹進行成對對比，再匯總統計，定量給每個方面進行重要性排隊。

2.過程決策圖執行時確定哪個決策合適時可以採用。

3.質量功能展開。兩者有差別的。本辦法是各個因素之間的相互對比，確定重要程度；而質量功能展開可以利用這個方法的結果。用來確定具體產品或者某個特性的重要程度。

當然，還有其他各種方法可以採用，但是，這種方法的好處之一是可以利用電子表格軟體來進行。