六西格玛绿带之分析阶段概述课件

1分析阶段(Analyze)

问题的现在状况？Measure

测量Control 控制

Analyze 分析统计分析Define 定义

图形分析Improve 改进

因子整理1分析阶段(Analyze)MeasureControl A1学习目标●找出对CTQY有影响的根本原因(VitalFew)●理解基本图形工具和统计工具的使用学习内容1.X因子的Graph分析2.X因子的统计式分析3.根本原因的确定学习目标●找出对CTQY有影响的根本原因(Vital2连续形X因子的类型Weight离散形Weight离散形ParetoChart2500400300200100 0BoxPlot

1

Sex1012141618500400300200100 0Head.L

连续形散点图(Plot)

Y:Weight,X:HeadL

图型分析☞目的

●通过图型分析找出在测定阶段得到的数据为基础的,对CTQY有影响的 X因子是否与Y有关系. Y因子的类型●对Graph分析结果的措施是？•对Graph分析结果确认是否是期望的Output，决定是否追加检讨的事项（统计分析）。与实际问题相连，能立即采取措施的事项就立即改善连续形X因子的类型Weight离散形Weight离散形Pa3散点图散点图4散点图散点图5散点图散点图6散点图散点图7散点图散点图8散点图散点图9散点图散点图10散点图散点图11盒状图盒状图12盒状图盒状图13排列图●排列图又叫柏拉图,应用了2:8法则的原理排列图●排列图又叫柏拉图,应用了2:8法则的原理14

排列图●排列图又的制作步骤•••••确定被分析的数据(例如:缺陷数据)选择把数据分类的依据(例如:产生缺陷的班次,地点,类型)并把数据归类.先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(Y).左边的Y轴表示频次的多少。把分类好的数据按频次由高到底在图形上自左而右排列.Y轴上柱状图的高度要与每一类中数据的频次相符。如果有很多频次很低的类别归类为“其他”.那么每一个归类为“其他”的类别其频次不能大于没有归类为其他的任一类别，“其他”类别将被放在图形的最右方。.右边的Y轴表示百分率(%). 排列图•确定被分析的数据(例如:缺陷数据)15排列图排列图16练习与讨论练习与讨论17练习与讨论练习与讨论18排列图排列图19连续形X因子的类型离散形

统计分析☞目的 ●Graph分析中确定的Data的现象通过统计 (假设验证等)验证计量值 Y因子的类型

连续形 相关系数 相关分析 t-Test(平均),F-Test(分散),ANOVA(平均)

离散形CHI—Square(χ2)Test, 比率比较连续形X因子的类型离散形 统计分析 连续形 离散20总体参数与样本统计量总体参数与样本统计量21假设检验的定义假设检验的定义22假设检验的例子假设检验的例子23假设检验的例子假设检验的例子24假设检验的思路假设检验的思路25假设检验的两种假设假设检验的两种假设26假设检验的两种假设假设检验的两种假设27P值和显著性水平αP值和显著性水平α28假设检验的方法假设检验的方法29练习与讨论练习与讨论30单样本t检验单样本t检验31单样本t检验单样本t检验32单样本t检验单样本t检验33单样本t检验单样本t检验34双样本检验双样本检验35双样本方差检验双样本方差检验36双样本方差检验双样本方差检验37双样本t检验2双样本t检验238One-WayANOVAOne-WayANOVA39One-WayANOVAOne-WayANOVA40

相关关系分析

@相关关系分析

●目的:测定中得到的数据中掌握X因子的数据与Y的数据是否有相关关系 ●什么时候使用?:最好X因子,Y因子数据特性所有都是连续形数据时使用<Example>

●个子VS重量等 ●吸烟:吸烟对肺和各种疾病的原因，特别是对孕妇和青少年健康不利◎表现相关性的测度◎经常在–1与1之间◎-1与1是直线关系◎点在直线有多少?◎受异常点的影响◎|r|≥0.8时有较大相关@表示相关的程度–相关系数(r) 相关关系分析◎表现相关性的测度@表示相关的程度41相关关系系数R相关关系系数R42相关关系系数R◆变数间的相关系数:(Menu:Stat>BasicStatistics>Correlation)相关关系系数R◆变数间的相关系数:(Menu:St43回归分析回归分析44回归分析回归分析45回归分析有没有相关性 ？回归方程是？回归分析有没有回归方程是？46离散型数据的假设检验离散型数据的假设检验47单样本的比例检验单样本的比例检验48单样本的比例检验单样本的比例检验49单样本的比例检验单样本的比例检验50单样本的比例检验单样本的比例检验51单样本的比例检验单样本的比例检验52练习与讨论练习与讨论53双样本的比例检验•分析方法同单样本比例检验双样本的比例检验•分析方法同单样本比例检验54不良类型A形不良B形不良C形不良D形不良OBU 1 2 3

A152633B213117C453449D13520

Chi-sqTest

●目的:X因子的类型(水准)别对Y是否影响验证 ●什么时候使用:YData的形态是离散形,与这个相关的XData的形态 也是离散形时使用▶Example◀

•3个月期间会计部门收集的Invoice的不良类型按照部门别整理之后, 部门别不良类型的特性是否存在(有差异)？

Ho:不良类型是与OBU别无任何关系 H1:不良类型受OBU别影响

不良部门不良类型OBU ABCD Chi-sqTest55Chi-sqTestChi-sqTest56Chi-sqTest•结论?Chi-sqTest•结论?57No.后补因子验证方法统计式结果 (PValue)结论改善Idea分析阶段，因子整理No.后补因子验证方法统计式结果结论改善Idea分析阶段，581分析阶段(Analyze)

问题的现在状况？Measure

测量Control 控制

Analyze 分析统计分析Define 定义

图形分析Improve 改进

因子整理1分析阶段(Analyze)MeasureControl A59学习目标●找出对CTQY有影响的根本原因(VitalFew)●理解基本图形工具和统计工具的使用学习内容1.X因子的Graph分析2.X因子的统计式分析3.根本原因的确定学习目标●找出对CTQY有影响的根本原因(Vital60连续形X因子的类型Weight离散形Weight离散形ParetoChart2500400300200100 0BoxPlot

1

Sex1012141618500400300200100 0Head.L

连续形散点图(Plot)

Y:Weight,X:HeadL

图型分析☞目的

●通过图型分析找出在测定阶段得到的数据为基础的,对CTQY有影响的 X因子是否与Y有关系. Y因子的类型●对Graph分析结果的措施是？•对Graph分析结果确认是否是期望的Output，决定是否追加检讨的事项（统计分析）。与实际问题相连，能立即采取措施的事项就立即改善连续形X因子的类型Weight离散形Weight离散形Pa61散点图散点图62散点图散点图63散点图散点图64散点图散点图65散点图散点图66散点图散点图67散点图散点图68散点图散点图69盒状图盒状图70盒状图盒状图71排列图●排列图又叫柏拉图,应用了2:8法则的原理排列图●排列图又叫柏拉图,应用了2:8法则的原理72

排列图●排列图又的制作步骤•••••确定被分析的数据(例如:缺陷数据)选择把数据分类的依据(例如:产生缺陷的班次,地点,类型)并把数据归类.先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(Y).左边的Y轴表示频次的多少。把分类好的数据按频次由高到底在图形上自左而右排列.Y轴上柱状图的高度要与每一类中数据的频次相符。如果有很多频次很低的类别归类为“其他”.那么每一个归类为“其他”的类别其频次不能大于没有归类为其他的任一类别，“其他”类别将被放在图形的最右方。.右边的Y轴表示百分率(%). 排列图•确定被分析的数据(例如:缺陷数据)73排列图排列图74练习与讨论练习与讨论75练习与讨论练习与讨论76排列图排列图77连续形X因子的类型离散形

统计分析☞目的 ●Graph分析中确定的Data的现象通过统计 (假设验证等)验证计量值 Y因子的类型

连续形 相关系数 相关分析 t-Test(平均),F-Test(分散),ANOVA(平均)

离散形CHI—Square(χ2)Test, 比率比较连续形X因子的类型离散形 统计分析 连续形 离散78总体参数与样本统计量总体参数与样本统计量79假设检验的定义假设检验的定义80假设检验的例子假设检验的例子81假设检验的例子假设检验的例子82假设检验的思路假设检验的思路83假设检验的两种假设假设检验的两种假设84假设检验的两种假设假设检验的两种假设85P值和显著性水平αP值和显著性水平α86假设检验的方法假设检验的方法87练习与讨论练习与讨论88单样本t检验单样本t检验89单样本t检验单样本t检验90单样本t检验单样本t检验91单样本t检验单样本t检验92双样本检验双样本检验93双样本方差检验双样本方差检验94双样本方差检验双样本方差检验95双样本t检验2双样本t检验296One-WayANOVAOne-WayANOVA97One-WayANOVAOne-WayANOVA98

相关关系分析

@相关关系分析

●目的:测定中得到的数据中掌握X因子的数据与Y的数据是否有相关关系 ●什么时候使用?:最好X因子,Y因子数据特性所有都是连续形数据时使用<Example>

●个子VS重量等 ●吸烟:吸烟对肺和各种疾病的原因，特别是对孕妇和青少年健康不利◎表现相关性的测度◎经常在–1与1之间◎-1与1是直线关系◎点在直线有多少?◎受异常点的影响◎|r|≥0.8时有较大相关@表示相关的程度–相关系数(r) 相关关系分析◎表现相关性的测度@表示相关的程度99相关关系系数R相关关系系数R100相关关系系数R◆变数间的相关系数:(Menu:Stat>BasicStatistics>Correlation)相关关系系数R◆变数间的相关系数:(Menu:St101回归分析回归分析102回归分析回归分析103回归分析有没有相关性 ？回归方程是？回归分析有没有回归方程是？104离散型数据的假设检验离散型数据的假设检验105单样本的比例检验单样本的比例检验106单样本的比例检验单样本的比例检验107单样本的比例检验单样本的比例检验108单样本的比例检验