•散点图
•散点图
•散点图
•散点图
•散点图
•盒状图
•盒状图
•● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
•排列图
•
排列图
•● 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.
•单样本的比例检验
•单样本的比例检验
•练习与讨论
•双样本的比例检验
••分析方法同单样本比例检验
•
Chi-sq Test
• ● 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: Y Data的形态是离散形,与这个相关的X Data的形态
•
也是离散形时使用
•▶ Example ◀
•• •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。.
•● 对Graph 分析结果的措施是？
•500
•离散形•400 •300 •Weight •200
•100
•0
•1
•2
•
Sex
•• 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
•散点图
•散点图
•散点图
•• •右边的Y轴表示百分率(%).
•排列图
•练习与讨论
•练习与讨论
•排列图
•
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 •
离散形
• •连续形•
相关系数 相关分析
•X 因子的类型
• t-Test(平均), •离散形•F-Test(分散),
•ANOVA(平均)
•CHI—Square(χ2) Test, • 比率比较
•总体参数与样本统计量
•假设检验的定义
•假设检验的例子
•假设检验的例子
•假设检验的思路
•假设检验的两种假设
•假设检验的两种假设
•P 值和显著性水平α
•假设检验的方法
•练习与讨论
•单样本 t 检验
•单样本 t 检验
• • 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
•
•不良类型
不良部门 •OBU • •B A •C •D
•A形不良
•B形不良 •C形不良 •D形不良
•< 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
•@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
•◎ 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
•单样本 t 检验
•单样本 t 检验
•双样本检验
•双样本方差检验
•双样本方差检验
•双样本t检验
•2
•One-Way ANOVA
@ 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
• 1 •15 •21 •45 •13 • 2 •26 •31 •34 •5 • 3 •33 •17 •49 •20
•Chi-sq Test
•Chi-sq Test
•• 结论?
六西格玛绿带课程_分析 阶段
2020年6月2日星期二
•学习目标
•● 理解基本图形工具和统计工具的使用 •● 找出对CTQ Y有影响的根本原因(Vital Few)
•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
•
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
•相关关系系数 R
•◆ 变数间的相关系数:
•(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
•相关关系系数 R
•回归分析
•回归分析
•回归方程是？
•回归分析
•有没有 •相关性 •？
•离散型数据的假设检验
•单样本的比例检验
•单样本的比例检验
•单样本的比例检验
•
X 因子是否与Y有关系.
•
Y 因子的类型
• 连续形
•离散形
•散点图 (Plot) • Y : Weight, X : Head L
•500
•连续形•400 •300 •Weight •200
•100
•0
•X 因子的类型•10
•12
•14
•Head.L
•16
•18
•Box Plot
•Pareto Chart