Bár egyes vállalkozások tulajdonosai óvatosak lehetnek a statisztikák használatában, ezek az egyenletek segíthetnek a vállalat jobb megértésében. Például, ha megérthetjük a hüvelykujj szabályt, akkor konkrét számításokat készíthetünk, vagy általában azonosíthatod a vállalaton belüli eltéréseket. Ugyanakkor meg kell tanulnia, hogy helyesen használja ezt az egyenletet, hogy hatékony legyen.
Mi az a 3 Sigma?
A három szigma egy számítás, amely statisztikából származik. A kutatók és a statisztikusok ezt a számítást használják az adatok kimutatásainak azonosítására, és ennek megfelelően állításaikat. Ezt azért teszik, mert még a jól ellenőrzött környezetek is eredményeket hozhatnak, amelyekre vonatkozóan a tanulmány nem veszi figyelembe.
Például fontolja meg a vényköteles gyógyszerek vizsgálatát. Ha az új gyógyszeren a legtöbb beteg javulást ért el egy bizonyos tartományon belül, de az egyik betegnek hihetetlenül változott a állapota, valószínű, hogy valami más befolyásolta ezt a pácienset, nem pedig a gyógyszert a vizsgálatban.
3 Sigma in Business
Az üzleti életben az elemzéshez alkalmazhatja a három sigma elvet. Például, érdemes megnézni, hogy mennyi az üzlete egy adott pénteken. Ha három szigmát használ, előfordulhat, hogy a fekete péntek messze túlmutat a normál tartományon. Ezután eldöntheti, hogy eltávolítja a pénteket a számításokból, amikor meghatározza, hogy mennyi az átlagos péntekhálók a boltban.
Azt is használhatja három sigma-t, hogy meghatározza, hogy a minőség-ellenőrzés a célponton van-e. Ha meghatározza, hogy hány hibája van a gyártó cégének millió egységenként, akkor eldöntheti, hogy egy tétel különösen hibás, vagy ha a megfelelő tartományba esik.
Általánosságban elmondható, hogy a háromszoros hüvelykujj szabálya 66.800 hibát jelent millió termékenként. Néhány vállalat hat szigmára törekszik, ami 3,4 hibás részmillió.
Feltételek, amelyeket tudnia kell
Mielőtt pontosan kiszámíthatná a három sigmát, meg kell értenie, hogy mit jelent a kifejezések. Először is "sigma". A matematikában ez a szó gyakran utal egy adatcsoport átlagára vagy átlagára.
A szórás egy olyan egység, amely azt méri, hogy egy adatpont mennyi legyen az átlagtól. Ezután három szigma határozza meg, hogy melyik adatpontok tartoznak a sigma három szórásába mindkét irányban, pozitív vagy negatív.
A számítások eredményeinek megjelenítéséhez "x sáv" vagy "r diagram" használható. Ezek a grafikonok segítenek eldönteni, hogy az adatok megbízhatóak-e.
Készítse el számításait
Miután megértette a feladat célját, és mit jelentenek a kifejezések, kiszabadíthatja számológépét.Először fedezze fel az adatpontok átlagát. Ehhez egyszerűen adjunk hozzá minden egyes számot a készletbe, és osszuk meg az általad megadott adatpontok számával.
Tegyük fel például, hogy az adatkészlet 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 és 9.6. Ezeknek a számoknak a hozzáadása 54,5. Mivel tíz adatpontod van, osszuk meg a teljes értéket tízre, az átlag pedig 5,45.
Ezután meg kell találnia az adatok szórását. Ehhez vonja le az átlagot az első adatpontból. Majd térd ki ezt a számot. Írja le a kapott négyzetet, majd ismételje meg ezt a módszert minden egyes adatpontnál. Végül adjuk hozzá a négyzeteket, és osszuk el ezt az összeget az adatpontok számával. Ez a variancia a pontok és az átlag közötti átlagos távolság.
Az előző példát használva először 1.1 - 5.45 = -4.35; négyzet alakú, ez 18.9225. Ha megismétli ezt, add hozzá az összegeket, és tízzel osztja meg, a variancia értéke 6.5665. Ha szeretné, használhat egy online variancia kalkulátort ennek a résznek az elvégzéséhez.
A szórás megkereséséhez számítsa ki a szórás négyzetgyökét. Például a 6,55665 négyzetgyök 2,56, amikor lekerekített. Ezt az internetes számológépeket vagy az okostelefonon található számológépet használhatja.
Végül itt az ideje, hogy megtaláljuk a három szigma átlag felett. Szorozzuk háromszor a szórást, majd adjuk hozzá az átlagot. Tehát, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. Ez a normál tartomány magas vége.
Ahhoz, hogy megtaláljuk az alacsony végpontot, szorozzuk meg a standard szórást háromszor, majd kivonjuk az átlagot. (3x2,56) - 5,45 = 2,23. A 13,33-nál kisebb vagy ennél alacsonyabb adatok a normál tartományon kívül esnek. Ebben a példában az 1.1 anomália.
