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6 Sigma涉及的 统计学基本概念 统计概念 目的: 复习基本的统计学概念。 目标: 解释以下基本统计概念。 1. 波动(偏差) 2. 连续数据和离散数据 3. 平均值、方差、标准差 4. 正态曲线 5. 用Z值将数据标准化 6. 中心极限定理 7. 过程能力 - 使用Z值作为衡量工序能力的指标 - 通过改进关键值Xs来改进Y 观测值变化 当重复进行测量的时候，通常会得到不同的答案，这就是波动！ 1. 系统波动 预期的和可预测的测量结果之间的差异。 举例： 夏季和圣诞节假日的电灶销售量不同。 2. 随机波动 不可预测的测量结果之间的差异。 举例：具有同一种设计的两台冰箱，由同一个技术人员、在同样的气温条件下、使用 同样的测量仪器，在两个不同的日子对其能量消耗进行测试…...可能得到两个不同的 结果。 观测值变化（续） 我们预期观测值会有差异。如果没有差异，我们就会产生怀疑。 如果所有地区的电灶销售量是一样的，那么我们就会怀疑是数据库出了 问题。. 如果我们测量10台电冰箱，得到同样的能耗测量结果，我们就会怀疑测 量是否正确。 这种变化使我们的工作更具挑战性！ 一般来说，我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而 且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。 波动的产生是很自然的，意料之中的，是统计学的基础 统计学的作用 统计学用以下方法处理误差： 统计描述 用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描 述一组数据。 统计推理 确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起 的，何时不能归因于随机误差。 (置信区间和假设检验)。 试验设计 收集并分析数据，以估算过程变化的 影响。 数据的两种类型 解决办法 离散数据 连续数据 问题 • 连续(可变) 数据使用一种度量单位，比如英寸或小时。 • 离散 (属性) 数据是类别信息，比如““通过”或““未通过”。 举例: 部件号 离散 连续 1 通过 2.031 2 通过 2.034 3 未通过 2.076 4 通过 2.022 5 未通过 2.001 连续数据 (也称为可变数据) 连续数据以参数的形式，比如尺寸、重量或时间，说明一个产品或过程的 特性。测量标准可以有意义地不断分割，使精确度提高。 你能举出我们用来获得连续数据 的三个器具例子吗？ 相对于仅仅知道部件是否合格而言， 连续数据可以提供更多的信息。 离散数据