[数学]统计培训教材21-统计数据的收集.pptVIP

数据帮助我们…… 将我们认为在发生的事与实际上正在发生的事区分开来 证实预先设想的想法或理论，或证明其为错误 建立性能的基准 看出问题随时间变化的历史过程 量度变化对一个过程的影响 找出并理解可能有助于解释变化（变异、差异）的各种关系 控制一个过程（监视过程的性能） 避免不能解决实际问题的“解决方案” 个案研究：从订货到交货的超前时间 一家大计算机制造商需要提高其竞争力。 目标：缩短一个最受欢迎的产品从订货到交货的超前时间 现有资料表明，过去供应订货需要5–10天 管理部门的目标：本产品的订货95%在3天之内供应 几个月之后，分区工厂报告结果 个案研究：从订货到交货的超前时间（续） 公司发现，各个制造厂对“三天供货”的定义不同。 2号工厂将订货的当天算作第一天，而其它工厂将订货过后的第二天算作第一天。当2号工厂按其它工厂的计算方法重新计算后，其百分比增加到77%. 练习：你有哪些数据上的经验？ 目的： 就这里介绍的数据收集过程为大家提供一个 结合个人实际经验的机会。 说明：很快地回忆一下你个人接触数据方面的经验， 并勾选下面任何听起来似曾经历过的场合。 时间：5分钟 数据所需要的特征 你收集的数据应该： 数量充分 与问题密切相关 具有代表性 具有前后关联性 1、数据的计量尺度 2、数据的类型 3、统计数据的表现形式 二、统计数据的收集 企业内数据收集过程的5个步骤 数据收集计划预习 数据收集计划的特点 数据收集计划的特点（续） 第1步：明确收集数据的目的 目标： 确保你收集的数据能提供你需要的答案。 一项平衡的作法 什么是“正确”的信息？ 正确的信息： 描述你正在研究的问题。 描述可能提供原因线索的有关情况。 以能够回答你的问题的方式来进行分析。 为分析步骤做好准备 Y = f(x1， x2， x3，…，xn) Y 与过程的输出有关。 X 与各种输入和过程变量有关。 了解输出变量的变化需要有关X的数据。 注重关键的度量 练习1(a): 找出量度 目的： 使用高级 SIPOC 图来找出可能的量度。 说明： 利用先前制订的SIPOC图找出您想知道的 过程，以便改进其性能。 集思广益找出可能使您更加了解问题的量度。  将这些量度分类为输入、过程和输出量度。 时间： 15 分钟 集中数据 选择正确的量度是理解问题的关键。 下面的两种技术可以用来找出少数几个关键的量度： 优先矩阵（即CE Matrix) 失效模式及影响分析(即FMEA) 两种应用 将输出变量与客户要求联系起来： 分析客户要求和输出变量之间联系的程度 将输入和过程变量与输出变量联系起来：分析输出变量和输入/过程变量之间联系的程度 分层和数据类型 寻找有关的条件：分层 分层表示按关键特性将数据分组（层次）。 关键特性是你所认为的数据的任何方面，它们可能有助于解释何时何地存在问题，以及为什么会存在问题。 将数据分组的目的是为了能找到一种型式，能够将问题局部化或能够解释为什么随时间、地点和条件的不同，问题发生的频度和影响会有变化。 数据分层的方法 典型的数据组通常基于： 谁 涉及哪一个人、哪些人、哪个部门 或组织 什么 机器、设备、产品服务及供应物品等 何处 缺陷的具体位置 何时 一天当中什么时候、一个星期的哪 一天、过程的哪一个步骤 显示分层数据时，数据点通常都有代号以便能够从视觉上将各个数据组区别开来。代号系统最常用下述方法来实现的： 不同的标签、颜色或符号 不同的图表排列在一起 数据实例 数据类型 数据实例 区别连续，百分数和计数数据 开始数据收集计划 你已经开始回答一些问题，它们有助于你填写数据收集计划第一部分的内容。 第2步：提出操作定义 目标 确保所有数据收集人以同样的方式测量同一特性。 这样做可以消除含糊不清并减少测量的变化。 操作定义 操作定义是说明如何获得一个需要测量的特性之数值的精 确描述，包括所测量的特性是什么，以及如何测量它。操作定义： 消除含糊不清，使得每个参与者对所论问题的特性或特点有同样的理解。 说明测量这一特性或特点的方法。 总结：操作定义 操作定义的要点 对于如何从操作上来定义一个量度这一问题， 没有一个正确的答案。 操作定义越具体越好。 尝试过定义后，要准备加以修饰。 如果你从人工收集数据，培训可帮助收集数据的人一致地应用 操作定义。 产生一个取样计划 很多情况下，收集一个过程的全部数据是不可能的。 可能有太多的数据，收集分析所有的数据不实际，成本太高或太费时间。 收集数据可能有破坏性（如品尝口味），而你需要将产品的损失降至最低限度。 取样即