Cómo utilizar diferentes tipos de datos para seis sigma

Todos los datos no son iguales. Al comenzar su búsqueda de Six Sigma para organizar los datos, primero tiene que saber qué tipo de datos de rendimiento que tiene. Así como saber lo que los peces están picando le indica qué señuelo a utilizar, saber qué tipo de datos que está tratando con te dice qué herramientas utilizar. Hay dos importantes categorías de datos: atributo y continua.

Los datos de atributos (categoría)

Algunos datos consisten en mediciones que describen un atributo de la característica o proceso. Estos datos se denominan atributo o categoría datos.

Los datos de atributos están a tu alrededor:

• Códigos de área Teléfono

• S, M, L, tallas de ropa XL, XXL

• " Pass " o " fallar " juicios pronunciados sobre los productos simplemente ensambladas-

• " Bueno " o " mala " evaluaciones de la salida de un proceso

¿Cómo saber si usted está trabajando con datos de atributos? La prueba reveladora es preguntarse, " Puedo significativa sumar o restar los valores de estos datos "?

Si la respuesta es " no, " lo que tienes es el atributo de datos. Por ejemplo, ¿qué se obtiene cuando se agrega una camisa-S de tamaño a una camisa-M de tamaño? Nada significativo. O, si se resta de teléfono código de área 213 del código de área 415, no el código de área resultante de 202 significa algo? ¡Por supuesto que no! Y para que sepa que usted está tratando con datos de atributos.

Lo que puede hacer con los datos de atributo es contar cuántas veces aparece cada categoría o un atributo. Por ejemplo, es posible que un proceso produce 152 " bueno " artículos y 28 " mala " artículos en un período de tiempo determinado. Utiliza los resultados de este tipo de estudios la categoría de recuento como el punto de partida para el análisis de muchos de Six Sigma.

Una categoría subconjunto de datos de atributos que ofrece un poco más de potencia se llama datos ordinales (también conocido como datos de orden de rango). Los datos ordinales son datos de atributo que se puede colocar lógicamente en un orden de menor a mayor o en un orden del tiempo, como los meses del año: enero, febrero, marzo, y así sucesivamente.

Si usted tiene " mes " datos sobre un conjunto de facturas del año pasado, se puede clasificarlos en cubos de ocurrencia que empiezan por enero y que se mueven a lo largo del año. O puede que no tenga tiempos reales de conclusión, pero puede que tenga datos sobre los que los empleados terminaron una tarea primero, segundo, tercero, y así sucesivamente. Usted tiene un potente conjunto de datos ordinales que puede utilizar para iniciar el análisis y mejora.

Datos continuos (variable)

Si usted encuentra que usted significativa puede sumar o restar dos valores de sus datos, usted está trabajando con continuo (o variableDatos) en lugar de datos de atributos.

Al probar si los datos es atributo o continua, asegúrese de aplicar el " de manera significativa sumar o restar los valores " pregunta a los datos en bruto y no a los recuentos que se resumen de los datos.

Por ejemplo, el hecho de que puede restar cinco camisas M-tamaño de siete camisas-L tamaño para conseguir una diferencia de dos camisa no indica que usted tiene datos continuos. Usted tiene que aplicar la cuestión de los datos en bruto: una camisa-L tamaño menos una camisa-M de tamaño no tiene ninguna respuesta significativa.

Ambas cosas continuo y variable son nombres pobres de este tipo de datos, pero por alguna razón, estos son los nombres que se han pegado. El nombre " continua " tiene la intención de transmitir la idea de que este tipo de datos puede tener cualquier valor de una escala continua, como la lectura de un termómetro de mercurio.

" Variable " es un intento de decir la misma cosa - que los valores medidos pueden variar en cualquier lugar a lo largo de una escala determinada. Usted puede obtener 98.23 grados Fahrenheit o 98.25 grados Fahrenheit o 98.37 grados Fahrenheit.

El problema es que no importa cuán continua o variable que cree que su escala de medición es, tan pronto como se graba una medición, siempre truncar su lectura en cierta longitud fija, por lo que ya no continua. Pero los poderes fácticos quieren que usted utilice los nombres continuo y variables, así que adelante y utilizarlos de todos modos.

Unos cuantos ejemplos más de los datos continuos incluyen

• Una escala GPA numerada que representa calificaciones con letras en la escuela

• La temperatura en el horno

• La cantidad de dinero que gasta en comestibles

• El tiempo que tarda en completar una tarea de proceso

• El consumo de combustible de su coche

Cualquiera de los dos valores de datos continuos o variable siempre pueden ser significativamente sumar o restar. Por ejemplo, un recuento del número de niños en cada hogar sólo puede ocurrir en valores enteros - no se puede tener físicamente 2,3 hijos - por lo que la escala de medida de los niños en un hogar no es continua en todos.

Pero usted puede tomar la medida número entero de cada hogar y realizar operaciones matemáticas para calcular una desviación media o estándar significativa. Ser capaz de operar matemáticamente en cualquiera de los dos valores de datos continua es lo que lo diferencia de los datos de atributos.