Nors kai kurie verslo savininkai gali būti atsargūs naudojant statistiką, šios lygtys gali padėti jums geriau suprasti jūsų įmonę. Pvz., Suprasdami trijų sigma taisyklių taisyklę, galite atlikti konkrečius skaičiavimus arba apskritai nustatyti jūsų įmonės išskirtines reikšmes. Tačiau jūs turite išmokti jį tinkamai naudoti, kad ši lygtis būtų veiksminga.
Kas yra 3 Sigma?
Trys sigma yra skaičiavimas, gaunamas iš statistikos. Mokslininkai ir statistikai naudoja šį skaičiavimą, kad nustatytų duomenų skirtumus ir atitinkamai koreguotų jų rezultatus. Jie tai daro, nes net gerai kontroliuojama aplinka gali duoti rezultatų, dėl kurių tyrime neatsižvelgiama.
Pavyzdžiui, apsvarstykite receptinių vaistų tyrimą. Jei dauguma pacientų, vartojusių naująjį vaistą, pagerėjo tam tikras ribas, tačiau vienas pacientas turėjo neįtikėtiną būklės pasikeitimą, tikėtina, kad kažkas darė įtaką šiam pacientui, o ne vaistui.
3 „Sigma in Business“
Verslo analizėje galite taikyti trijų „sigma“ principą. Pvz., Galbūt norėsite pamatyti, kiek jūsų parduotuvė gamina tam tikrą penktadienį. Jei naudojate tris sigmas, galite pastebėti, kad juodasis penktadienis yra toli už įprastos ribos. Tada galite nuspręsti ištrinti tą penktadienį iš savo skaičiavimų, kai nustatysite, kiek vidutinių penktadienio tinklų yra jūsų parduotuvėje.
Taip pat galite naudoti tris sigmas, kad nustatytumėte, ar jūsų kokybės kontrolė yra tiksli. Jei nustatysite, kiek defektų jūsų gamybos įmonė turi už milijoną vienetų, galite nuspręsti, ar viena partija yra ypač klaidinga arba ar ji atitinka reikiamą intervalą.
Apskritai, trijų sigma taisyklių taisyklė reiškia 66 800 defektų už milijoną produktų. Kai kurios įmonės siekia šešių sigma, kuri yra 3,4 defektų už milijoną dalių.
Terminai, kuriuos turėtumėte žinoti
Kad galėtumėte tiksliai apskaičiuoti tris sigmas, turite suprasti, ką reiškia tam tikri terminai. Pirma yra „sigma“. Matematikoje šis žodis dažnai reiškia duomenų rinkinio vidurkį arba vidurkį.
Standartinis nuokrypis yra vienetas, kuris matuoja, kiek duomenų taško išreiškia vidurkį. Tada trys sigma nustato, kurie duomenų taškai patenka į tris standartinius sigmos nuokrypius bet kuria kryptimi, teigiamą arba neigiamą.
Jei norite rodyti skaičiavimų rezultatus, galite naudoti „x bar“ arba „r diagramą“. Šie grafikai padeda jums nuspręsti, ar turimi duomenys yra patikimi.
Padarykite savo skaičiavimus
Kai suprasite pratimo tikslą ir ką reiškia terminai, galite gauti savo skaičiuoklę.Pirma, atraskite savo duomenų taškų vidurkį. Norėdami tai padaryti, tiesiog pridėkite kiekvieną numerį rinkinyje ir padalinkite pagal turimų duomenų taškų skaičių.
Pavyzdžiui, tarkime, kad duomenų rinkinys yra 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 ir 9.6. Šių numerių pridėjimas suteikia jums 54.5. Kadangi turite dešimt duomenų taškų, padalinkite iš viso dešimt ir vidurkis yra 5.45.
Be to, reikia rasti savo duomenų dispersiją. Norėdami tai padaryti, atimkite vidurkį nuo pirmojo duomenų taško. Tada kvadratinį tą numerį. Užrašykite kvadratą, kurį gaunate, ir pakartokite šį metodą kiekvienam duomenų taškui. Galiausiai pridėkite kvadratus ir padalinkite šią sumą iš duomenų taškų skaičiaus. Ši dispersija yra vidutinis atstumas tarp taškų ir vidurkio.
Naudojant ankstesnį pavyzdį, pirmiausia atlikite 1,1 - 5,45 = -4,35; kvadrato, tai yra 18.9225. Jei tai kartojate, pridėkite sumas ir padalinkite iš dešimties, o dispersija yra 6.5665. Jei norite, galite naudoti interneto dispersijos skaičiuoklę, kad atliktumėte šią dalį.
Norėdami rasti standartinį nuokrypį, apskaičiuokite dispersijos kvadratinę šaknį. Pavyzdžiui, kvadratinė šaknis iš 6.5665 yra 2,56, kai apvalinama. Norėdami tai rasti, galite naudoti interneto skaičiuotuvus arba netgi išmanųjį telefoną.
Galiausiai atėjo laikas surasti tris sigmas virš vidutinio. Padauginkite tris pagal standartinį nuokrypį, tada pridėkite vidurkį. Taigi, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. Tai yra aukšto lygio normalus diapazonas.
Norėdami rasti žemą galą, padauginkite standartinį nuokrypį trimis ir tada atimkite vidurkį. (3x2.56) - 5.45 = 2.23. Bet kokie duomenys, kurie yra mažesni nei 2,3 arba aukštesni nei 13.13, yra už įprastos ribos. Šiuo pavyzdžiu 1.1 yra anomalija.
