工具相關分析
相關分析
量化兩個變數之間的線性相關強度。|r| = 1 表示完美相關，0 表示無相關。先做相關分析，確認值得做迴歸分析。
使用情境
製程工程師懷疑注塑壓力（X1）和模具溫度（X2）之間高度相關，若兩者同步變動，難以判斷哪個參數真正影響尺寸。先做相關矩陣分析，找出多重共線性後再進行迴歸或 DOE，避免模型誤判。 品質資料庫中常有數十個製程參數記錄，相關分析可快速篩選出與品質特性（CTQ）顯著相關的候選因子，聚焦改善資源。
計算範例
輸入注塑壓力 X1 和模具溫度 X2 各 20 筆 Pearson r(X1, X2) = 0.85，p < 0.001 → 兩者高度正相關，壓力高時溫度也偏高 → 懷疑兩者由同一個加熱系統控制，需分別確認 Pearson r(X1, Y_尺寸) = 0.72，p = 0.0003 Pearson r(X2, Y_尺寸) = 0.69，p = 0.0008 → 兩個製程參數均與尺寸顯著相關
延伸閱讀：線性迴歸：找出製程的「控制桿」
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