六西格玛培训课件-500强外企内部培训课程(24).pdf

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1、绿带六西格玛DAMIC原理t检验比较两组数据时间的打点图人JaneBob4.04.55.05.5时间你得出什么结论?目的介绍双样本t检验及其在比较均值时的重要性讨论实际显著性和统计显著性讨论方差的比较DMAIC定义过程测量•绘制流程图，确认输入和输出•范围和界限•因果关系矩阵•定义缺陷•确定测量系统能力•确定过程能力基期状况•小组任务书和小组领导人•估计经济影响过程分析•完成失效模式分析•领导层批准•进行多变量分析•明确潜在的关键输入•制定下一阶段的方案过程改进•验证关键输入•优化关键输入过程

2、控制•实施控制方案•验证长期能力•持续改进过程流程Y=f(x,x,x,x,...x)1234n我们从“Y”开始：Y在一段时间中的测量差异过程图绩效流程从许多琐碎的变量X中“重复性再现性过滤”出少数重要的几个（设备）（员工/方法）因果关系矩阵Y的差异}初始能力评估FMEAFMEA减少“错误输入”引起的差异及其影响实际差异多变量x1,x7,x18,x22,x31,x44,多变量分析确认噪声变量，减少x57实验设计中的X多变量研究有助于确立Y和关键X之间的联系实验设计确定关键X及其与Y的关系Y=f(x,x

3、,x)72257IChartforChart1155e3.0SL=54.21luaVlauidX=50.35iv50对关键X进行适当控制dIn-3.0SL=46.50450102030ObservationNumber统计检验•假设检验比较不同组数据有没有足够的统计证据来拒绝零假设?•收集数据后，怎样进行检验?几个不同的检验合适的检验取决于:目标数据类型•我们将学习属性输入数据（离散型X）和输出变量（连续型Y）的检验。分析方法框架传授内容X数据单个变量X多个变量XX数据X数据离散型连续型

4、离散型连续型YX2检验离散型离散型单个变量数据数据YY2,3,4向…方差分析多重t检验回归数据连续型方差分析连续型回归Y中位数检验Y多个变量评估X、Y关系的工具数据描述假设检验ABC离散型XH:因子相互独02R51025X检验离散型Y立S805075相对于目标的连H:m=目标单样本t检验续型Y0YTarget2个水平的离散H0:m1=m2双样本t检验型X,连续型YY1Y23个以上水平的离散型X,连续型H0:m1=…=mk方差分析YABC连续型X;yH:斜率=0回归0连续型Yx示例：2个水平的X一个主

5、管想知道两位客服代表花在打电话上的时间是否显著不同Y是什么?______________数据类型?_______________X是什么?______________数据类型?_______________你要用何种工具?_________________________t检验•在进行下列比较时用t检验:一个样本和另一个样本的均值——双样本t检验样本均值和特定值（如目标值，标准值）——单样本t检验在附录中涉及•检验值是信号与噪声比率，它比较样本均值和零假设的期望值分析方法框架-双样本比较涉及2

6、个例:水平的XBob和Jane花在打电话上的平均时间是否相同?研究稳定性（如适用）研究形状打开项目GBt-test、MPJ中的工作表2-Samplet图表分析研究研究或范围集中趋势BobJane分析方法框架－比较4.65.05.25.2两个样本的均值4.24.85.24.44.85.5•这是一个比较两个样本均值4.64.0的假设检验的例子4.14.94.94.5H:m=m0BobJane5.44.24.54.5H:m≠m5.44.0aBobJane4.43.64.44.4•从每个操作员处收集20

7、个样本5.03.74.44.34.35.15.53.85.15.34.74.04.54.7均值4.764.50标准差0.430.56处理数据•如果数据处于同一列，易于获得有用的图表和分析，如：一个单独栏表示测量数据(Y)一个单独栏表示每个“识别值”(X)•在我们的例子中，使用以下两列：人（Bob和Jane）时间（Bob和Jane的时间）•行中的值表示接电话的操作员及所用的时间Minitab–叠加数据Minitab–叠加数据验证假设•t检验是信号与噪声比率，用于对假设进行评估•t检验有2个假设

8、稳定过程正态分布如果对正态分布有稍许偏离，检验仍然有效分析方法框架–双样本比较涉及2个水平的XMinitab应注意什么或提出什么问题？研究稳定性SPC控制图各组数据是否始终稳定？（如适用）I-MR注意所有可能的趋势或模式检查稳定性•使用I-MR图来评估数据的稳定性有两组数据时，使用Minitab中的“EstimateParametersBYGroupsin…”选项检查稳定性以人为变量的时间单值和移动极差控制图BobJane7上控制限=6.46965单值均值=4