Хоча деякі власники бізнесу можуть побоюватися використання статистики, ці рівняння допоможуть вам краще зрозуміти вашу компанію. Наприклад, розуміння емпіричного правила з трьома сигмами може допомогти вам зробити конкретні розрахунки або взагалі визначити викиди у вашому бізнесі. Тим не менш, ви повинні навчитися використовувати його правильно, щоб це рівняння було ефективним.
Що таке 3 Sigma?
Три сигми - це розрахунок, який походить від статистики. Дослідники та статистики використовують цей розрахунок для виявлення викидів у даних та відповідно коригують свої висновки. Вони роблять це тому, що навіть добре контрольовані середовища можуть давати результати, на які дослідження не враховує.
Наприклад, розглянемо випробування на ліки. Якщо більшість пацієнтів на новому препараті побачили поліпшення в певному діапазоні, але у одного пацієнта відбулися неймовірні зміни в їхньому стані, ймовірно, що щось інше вплинуло на цього пацієнта, а не на лікарський засіб у дослідженні.
3 Sigma в бізнесі
У бізнесі ви можете застосувати принцип трьох сигм до вашого аналізу. Наприклад, ви, можливо, захочете побачити, скільки ваш магазин робить на дану п'ятницю. Якщо ви використовуєте три сигми, ви можете виявити, що Чорна п'ятниця далеко за межами нормального діапазону. Потім ви можете вирішити видалити цю п'ятницю з ваших розрахунків, коли ви визначите, скільки середні п'ятничні мережі у вашому магазині.
Ви також можете використовувати три сигми, щоб визначити, чи є ваш контроль якості цільовим. Якщо ви визначите, скільки дефектів має ваша виробнича компанія на мільйон одиниць, ви можете вирішити, якщо одна партія є особливо помилковою або якщо вона підпадає під відповідний діапазон.
Як правило, три-сигма правило 6800 дефектів на мільйон продуктів. Деякі компанії прагнуть до шести сигм, що становить 3,4 дефектних частин на мільйон.
Умови, які ви повинні знати
Перш ніж ви зможете точно розрахувати три сигми, ви повинні зрозуміти, що означають деякі терміни. По-перше, це "сигма". У математиці це слово часто відноситься до середнього або середнього значення набору даних.
Стандартне відхилення - це одиниця, яка вимірює, наскільки відстає точка даних від середнього. Потім три сигми визначають, які точки даних потрапляють у три стандартні відхилення сигми в будь-якому напрямку, позитивному або негативному.
Для відображення результатів обчислень можна використовувати "x bar" або "r chart". Ці графіки допоможуть вам вирішити, чи є ваші дані надійними.
Зробіть ваші розрахунки
Після того, як ви зрозумієте мету вправи і які терміни означають, ви можете отримати свій калькулятор.По-перше, знайдіть середнє значення ваших точок даних. Щоб зробити це, просто додайте кожен номер у наборі та поділіть на кількість точок даних, які ви маєте.
Наприклад, припустимо, що набір даних становить 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 і 9.6. Додавання цих номерів дає 54.5. Оскільки у вас є десять точок даних, поділіть їх на десять, а середнє значення - 5,45.
Далі потрібно знайти відхилення для ваших даних. Для цього віднімають середнє значення з першої точки даних. Потім виділіть число. Запишіть отриманий квадрат, а потім повторіть цей метод для кожної точки даних. Нарешті, додайте квадрати і поділіть цю суму на кількість точок даних. Ця дисперсія є середньою відстанню між точками і середнім.
Використовуючи попередній приклад, спочатку слід виконати 1.1 - 5.45 = -4.35; в квадраті, це 18.9225. Якщо ви повторите це, додайте суми і поділіть на десять, знайдете дисперсію 6,5665. Якщо ви хочете, ви можете скористатися онлайн-калькулятором відхилень, щоб зробити цю частину для вас.
Щоб знайти стандартне відхилення, обчислити квадратний корінь з дисперсії. Для прикладу, квадратний корінь з 6.5665 становить 2.56 при округленні. Ви можете скористатися онлайн-калькуляторами або навіть тим, які знаходяться на вашому смартфоні, щоб знайти це.
Нарешті, час знайти три сигми вище середнього. Помножте три на стандартне відхилення, потім додайте середнє. Так, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. Це високий кінець нормального діапазону.
Щоб знайти низький кінець, помножте стандартне відхилення на три, а потім відняти середнє. (3х2,56) - 5,45 = 2,23. Будь-які дані, менші ніж 2,3 або вище 13,13, знаходяться за межами нормального діапазону. Для цього прикладу 1.1 є аномалією.
