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1、1分析阶段(Analyze)问题的现在状况？Measure测量Control控制Analyze分析统计分析Define定义图形分析Improve改进因子整理学习目标 找出对CTQ Y有影响的根本原因(Vital Few) 理解基本图形工具和统计工具的使用学习内容1. X 因子的 Graph 分析2. X 因子的统计式分析3. 根本原因的确定连续形X 因子的类型Weight离散形Weight离散形Pareto Chart25004003002001000Box Plot1Sex10121416185004003002001000Head.L连续形散点图 (Plot)Y : Weight, X :
2、 Head L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X 因子是否与Y有关系.Y 因子的类型 对Graph 分析结果的措施是？ 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散点图散点图散点图散点图散点图盒状图盒状图排列图 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.先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(
3、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。.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连续形X 因子的类型离散形统计分析 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 因子的类型连续形相关系数相关分析t-Test(平均),F-Test(分散),ANOVA(平均)离散形CHISquare(2) Test,比率比
4、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 值和显著性水平假设检验的方法练习与讨论单样本 t 检验单样本 t 检验单样本 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2One-Way ANOVAOne-Way ANOVA相关关系分析 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 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 表现相关性的测度 经
5、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 表示相关的程度 相关系数(r)相关关系系数 R相关关系系数 R 变数间的相关系数:(Menu : Stat Basic Statistics Correlation)回归分析回归分析回归分析有没有相关性？回归方程是？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不良类型A形不良B形不良C形不良D形不良OBU123A152633B213117C453449D13520Chi-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 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别影响不良部门Chi-sq TestChi-sq Test 结论?No. 后补因子验证方法统计式结果(P Value)结论改善 Idea分析阶段，因子整理