根據(jù)定義，方差分析是對不同數(shù)據(jù)組之間的差異進行統(tǒng)計分析的模型集合。同樣，ANOVA分析了這些集合的程序及其運作方式。更簡單地說，此工具有助于發(fā)現(xiàn)和可視化數(shù)據(jù)集中的差異。然而，并非所有的差異都是不好的。有時，新流程的實施會導(dǎo)致差異。然而，另一方面，差異可能意味著系統(tǒng)內(nèi)的錯誤。
當使用方差分析模型時，有三個主要概念你必須徹底理解。首先，你必須理解“Mean”。這是一組特定值的平均值。接下來是“標準偏差”。該術(shù)語計算數(shù)據(jù)集中的變化量。你可以從六西格瑪中認出這個術(shù)語，因為西格瑪是表示偏差的統(tǒng)計符號。最后，您必須了解p值。該術(shù)語表示某些項目在比較中可能是相同的。對于大多數(shù)計算，p值小于0.5表示兩個項目不相同的可能性很大。
既然您知道了必須使用哪些值，現(xiàn)在就可以將數(shù)據(jù)集組織到表或圖表中了。由于繪制數(shù)據(jù)結(jié)果非常耗時且容易出錯，我們建議使用任意數(shù)量的統(tǒng)計軟件。這些程序?qū)⒁詧D形化方式顯示數(shù)據(jù)，通常顯示在稱為箱線圖的框中。因為每個軟件都不同，所以您的圖形也會有所不同。然而，箱線圖是方差分析中最常見和最容易使用的形式。生成箱線圖后，您將確切地看到數(shù)據(jù)集有多相似或不同。這些差異基于程序自動計算的平均值、標準偏差和p值。
六西格瑪是一種業(yè)務(wù)流程改進方法。因此，作為六西格瑪專業(yè)人員，您的職責(zé)是找到改進現(xiàn)有系統(tǒng)的創(chuàng)新方法。當根本原因分析、DMAIC或DFSS無法準確描述錯誤的來源時，我們建議使用方差分析。此工具可以可視化與生產(chǎn)或制造中的錯誤相關(guān)的差異所在。盡管方差分析圖表需要大量的原始數(shù)據(jù)，但您的努力將得到這一新見解的巨大回報。
與大多數(shù)六西格瑪工具一樣，方差分析需要精確性和準確性。當您或其他六西格瑪同事收集數(shù)據(jù)時，請記住保持數(shù)據(jù)的條理性和清晰性。此外，與團隊中的其他人進行溝通，以確保您在第一時間收集到正確的數(shù)據(jù)。
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