利用DATA收集样式计划和检定.pptx

DATA收集计划 ControlDefineMeasureAnalyzeImprove方法论 分散的检定 比率的检定 相关及回归分析 Analyze 概要 DATA收集计划 Graph分析 假设检定概要 平均的检定 DATA收集计划 学习目标理解DATA收集计划的概念 理解DATA收集方法及步骤理解抽样(Sample)方法DATA收集计划? 目的 为了确认CTQ，从VOC收集计划开始、 MSA 、一次作成工程能力分析,在A阶段里为了确认输出变量Y和输入变量X的关系而作成.? 适用可能的工具 ? DATA收集计划 ? 抽样方法DATA收集计划对情报的需求DATA收集计划提问结果导出DATA分析回答的提问是什么? 怎么找出对提问的答案以及怎么表现? 使用什么样的DATA分析工具?使用这些工具来回答,需要什么种类的DATA? 这个DATA在什么样的Process中可以得到?能给这个DATA的人是谁? 以最小的努力减少好几个可能性,如何收集资料?DATA收集方法 1. 构成好的提问 2. 选定确切的DATA分析技法 3. 决定测定方法 4. 定义DATA收集Point 5. 选定没有偏向的DATA收集员,确认他们的兴趣 后教育 6. 利用DATA收集样式计划和检定 7. 检讨DATA收集过程,并确认其结果DATA收集Process ? 第一阶段 : 构成好的提问 构成正确的提问是核心,成功数据收集的第一阶段。 - 为得到好情报的提问应该是焦点明确而具体. - 明确显示我们找的情报,给予用那情报和结果执行什么 的信赖,让别人帮助我们就很容易.? 第二阶段: 选定确切的DATA分析记法 - 很不幸在很多情况因DATA不适合,只能重新收集DATA. - 更糟的时候,面对根据不充分的DATA决定意见的困难. - 收集DATA前,一但深思熟虑几分种就可以避免这种困难.DATA收集Process ? 第三阶段: 决定测定方法 - 母集团或样品要收集所有的DATA因时间太长而会发生DATA收集上的失误. 抽出母集团中一部分样品,以少的费用得出更好的结果.样品抽出是如下的Process. 收集可用DATA的一部分.? 使用样品DATA导出结论. 对母集团信用卡帐户的 书面调查件数(N=5,000)样品n=100 任意选择的调查件数统计性推论平均解决时间 (X) = 1.2 日平均解决时间 (m)?没有偏向代表性Random性抽样 ? 好的样品应具备的条件? 抽样简要 - 抽样是使用少量的DATA也能得到好的答案. - 样品对得出母集团及 Process的情报有帮助. - 能代表研究对象的母集团或Process选择样品. - 现实性问题重要. (费用, 资源等)有偏向(Bias)的抽样 ? 偏向的种类: ? 排除: 调查中的Process范围的一部分被排除. ? 认知: DATA收集要员的态度和信念会影响他们所看的看法和记录. ? 交互作用: DATA收集过程本身会影响研究对象Process. ? 运用上: 不按标准步骤的情况就是最常见的运用上的偏向. ? 无应答: 缺测DATA会产生偏向的结果，DATA漏掉的事实是暗示 与其它DATA以任何方式都不同的线索. ? 推定: 统计处理收集的DATA时使用的公式及方法, 可能与特定种类的偏向有关联.抽样信赖区间例: 对顾客不满事项的平均解决时间?取代表样品，可以推定平均解决时间.通过测定对全部5,000件不满事项的解决时间,算出“真正的”平均解决时间...或者母集团信用卡关联 顾客的不满事项接收 (N=5,000)样品n=100 任意选择的不满事项实际母集团的平均和从样品推定的平均值之间有差吗?抽样信赖区间? 母集团的“真”平均值和从样品推定的平均值之间有差异.从母集团抽出的样品 (样品的大小 n=100)样品 1的平均样品 2的平均 样品 K的平均母集团“真” 平均N=5,000信赖区间意味着, 知母数真值的区间推定区间.抽样方法单纯任意抽样: 构成母集团的各个因子被选样品的概率是一样. 2. 层别任意抽样: 把母集团区分几个同质的层后,在各层按单纯 任意抽样抽出样品.3. 群别任意抽样: 把母集团分为多数集团后, 对按抽样单位选择的群体进行全数调查. 4. 系统任意抽样: 时间上或空间上隔一定间隔抽出样品.单纯任意抽样母集团样品说明XXXXXOXXXXXXOXXXXOXXXXOXXXXXXXXXXXXXOXXX各单位(“O”)被包括样品的概率相同..OOOOO层别任意抽样母集团样品说明层别的范畴或Group 内的任意样品. 各Group的样品大小 一般和其Group的相对 大小成比例.层单位L大LLLLLMMMMMMMMMM中SSMMMMMMSS