6西格玛管理过程中的多种数据类型分析
在六西格玛管理项目实施的过程中，需要不断地与数据打交道，需要不断地依据数据进行决策，需要处理各种数据，是利用数据来量化流程的表现，即利用数据来测量流程能力。

但是从统计的角度来说，这些测量数据可以分为两种基本类型，即连续型数据和非连续或离散型数据。

连续型数据(continuous data)：也称为计量型数据，指用连续坐标进行测量并得出的数据，或者说用测量仪器或量具测量的可以连续取值的数据。

连续型数据记录的是一个输出单位上某一特性的测量结果，如尺寸、重量、时间、温度等。

连续型数据的特点是反映产品或流程的特性，是量的问题，可以比较敏感地反映特性过程的变化，包含的信息丰富。

连续型数据测量单位可以进行细分，并且有一定的实际意义。

在统计分析时，可以利用较少的样本量获得分析结论。

但一般来说，连续型数据均使用一种度量单位，如米、千克、小时等，对测量手段要求较高，测量成本较高。

非连续型数据或离散型数据(discrete data)：也可以称为计数数据。

离散型数据可分为可区分型数据和可数型数据。

可区分型数据记录单位是否满足顾客的需要，即好与坏、合格与不合格的问题，如合格/不合格、通过/失败、是/否、接受/不接受等。

可数型数据是记录一个输出单位所包含的缺点数，如裂纹数量、缺陷数量等。

离散型数据在反映流程的变化方面不如连续型数据那样敏感，只反映是否满足顾客的需要、反映缺陷发生的次数，所包含的信息少。

离散型数据在统计分析过程中，往往需要大量的样本量或较长的测量周期才能得出分析结论。

但一般来说，离散型数据只是类别的信息，对测量手段和精度要求不高，测量成本低。

连续型数据属于正态分布，可区分型数据属于二项分布，可数型数据属于泊松分布。

正态分布：大家比较熟悉，图形为钟形，左右对称，曲线下面积为1。

正态分布的两个重要
的参数：平均值和标准差，如图7-3所示。

二项分布：从一个篮子里拿出烂苹果的机会有多大?二项分布是说，有一个篮子有50个苹果，据历史经验15%的苹果会是坏的，那么从篮子拿50个都是好的机会是多少?有1个是烂的机会是多少?有2个是烂的机会是多少?
泊松分布：它的属性是产品中有多少个缺陷。

根据以上所述，在收集数据时尽可能使用连续型数据。

使用哪种数据要根据顾客的需要来确定，当只需要了解一个输出单位是否合格时，则选用可区分型数据，如付款的准时和延误、服务的好坏等；当只需要了解一个输出单位的缺点数时，则选用可数型数据，如一份合同的错误数、一份订单的漏填项数、一条焊缝的气孔数、一米布匹的疵点数等；当需要了解一个输出单位的某一特性，则选用连续型数据，如客服中心的回复时间、开一份发票的时间、一个零件的直径、货物的重量等。