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1、DATADATA收集计划收集计划 胰洪攀邦粥唱澳高舷邑碰蓝揖彩咳奢蕴苟遗旁纫束籍蠢周弥虏晰阿远局劣数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 2MeasureMeasureDefineDefineAnalyzeAnalyzeImproveImproveControControl l方法论方法论 Analyze Analyze 概要概要 DATA DATA收集计划收集计划 Graph Graph分析分析 假设检定概要假设检定概要 平均的检定平均的检定 分散的检定分散的检定 比率的检定比率的检定 相关及回归分析相关及回归分析壬邢丰售馒久卧部蛆吝彼联耗刨施挝鸽迅渗彼她抹钝七阴走成钱
2、走鬼郸置数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 3DATADATA收集计划收集计划 学习目标学习目标学习目标学习目标1.1.理解理解DATADATA收集计划的概念收集计划的概念 2.2.理解理解DATADATA收集方法及步骤收集方法及步骤3.3.理解抽样理解抽样(Sample)(Sample)方法方法厄迭填宿轧抓章蛰畜丸厂狸羔葫潭架爱越秘证噶熄掠篙巫追汲邯侣危奇锗数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 4DATADATA收集计划收集计划 目的目的 为了确认CTQ，从VOC收集计划开始、 MSA 、一次作成工程能力分析,在A阶段里为了确认输出变量Y和输
3、入变量X的关系而作成. 适用可能的工具适用可能的工具 DATA收集计划 抽样方法泄佐叛移心伞申春剩妻洲登榔烙铆沂驾芳墩我嫌远执雍脯玲轮影底努蠢脏数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 5DATADATA收集计划收集计划对情报的需求对情报的需求分析分析DATADATA提问提问结果导出结果导出DATADATA收集计划收集计划回答的提问是什么回答的提问是什么? ? 怎么找出对提问的答案以及怎么表现怎么找出对提问的答案以及怎么表现? ? 使用什么样的使用什么样的DATADATA分析工具分析工具? ?使用这些工具来回答使用这些工具来回答, ,需要什么种类的需要什么种类的DATADA
4、TA? ? 这个这个DATADATA在什么样的在什么样的ProcessProcess中可以得到中可以得到? ?能给这个能给这个DATADATA的人是谁的人是谁? ? 以最小的努力减少好几个可能性以最小的努力减少好几个可能性, ,如何收集资料如何收集资料? ?彼吩谍吓挚注雇珍告面咋跺袒葛陆罚抄玉终庚血券稿淘吵败炽三惶佯矽赃数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 6DATADATA收集方法收集方法 1. 构成好的提问 2. 选定确切的DATA分析技法 3. 决定测定方法 4. 定义DATA收集Point 5. 选定没有偏向的DATA收集员,确认他们的兴趣 后教育 6. 利用D
5、ATA收集样式计划和检定 7. 检讨DATA收集过程,并确认其结果碟斋千屋畔灶垄琵凄魏涸漳捧莆搪隔辐案馅症聊迟嘘暮振哗份控爸轻暮员数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 7 第一阶段第一阶段 : : 构成好的提问构成好的提问 构成正确的提问是核心构成正确的提问是核心, ,成功数据收集的第一阶段。成功数据收集的第一阶段。 - 为得到好情报的提问应该是焦点明确而具体. - 明确显示我们找的情报,给予用那情报和结果执行什么 的信赖,让别人帮助我们就很容易.DATADATA收集收集Process Process 第二阶段第二阶段: : 选定确切的DATA分析记法 - 很不幸在很多
6、情况因DATA不适合,只能重新收集DATA. - 更糟的时候,面对根据不充分的DATA决定意见的困难. - 收集DATA前,一但深思熟虑几分种就可以避免这种困难.虎梢昂氟替阳晾奇考膨超淘湃沟焙陌瞒茧二哼士克行掂纂即挺朝绩渍秉账数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 8样品抽出是如下的Process. 收集可用DATA的一部分. 使用样品DATA导出结论. 对母集团信用对母集团信用卡帐户的卡帐户的 书书面调查件数面调查件数(N=5,000)平均解决时间平均解决时间 ( (m m)?)?样品样品n=100 任意选择任意选择的调查件的调查件数数平均解决时间平均解决时间 (X)
7、= 1.2 日日统计性推论统计性推论 第三阶段第三阶段: : 决定测定方法决定测定方法 - - 母集团或样品母集团或样品DATADATA收集收集Process Process 要收集所有的DATA因时间太长而会发生DATA收集上的失误. 抽出母集团中一部分样品,以少的费用得出更好的结果.膏烈瓣悄斌疯透亭赫覆纸疗寻猫班赦盔弓槽实壶佛伊捆晋纪玩明梗损夹韭数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 9抽样抽样 好的好的样品应具备的条件样品应具备的条件没有偏向没有偏向代表性代表性RandomRandom性性 - 抽样是使用少量的DATA也能得到好的答案. - 样品对得出母集团及 Pr
8、ocess的情报有帮助. - 能代表研究对象的母集团或Process选择样品. - 现实性问题重要. (费用, 资源等) 抽样简要盒卷摆州英栅簇盼稳桅蒋洲辆豫灶澡祈锹字便纵清兴宪玫臭尉蔼沏俱眺抬数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 10有偏向有偏向(Bias)(Bias)的抽样的抽样 偏向偏向的种类的种类: : 排除: 调查中的Process范围的一部分被排除. 认知: DATA收集要员的态度和信念会影响他们所看的看法和记录. 交互作用: DATA收集过程本身会影响研究对象Process. 运用上: 不按标准步骤的情况就是最常见的运用上的偏向. 无应答: 缺测DATA会
9、产生偏向的结果，DATA漏掉的事实是暗示 与其它DATA以任何方式都不同的线索. 推定: 统计处理收集的DATA时使用的公式及方法, 可能与特定种类的偏向有关联.窗媒妆漠兢侧频瑶墓沏停案邢泻沽拽忠奢滋杉铁你估爬夷匪劲建抖眯糠裕数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 11抽样信赖区间抽样信赖区间通过测定对全部5,000件不满事项的解决时间,算出“真正的”平均解决时间.母集团母集团信用卡关联信用卡关联 顾客的顾客的不满事项接收不满事项接收 (N=5,000)(N=5,000)样品样品n=100 n=100 任意任意选择的不满选择的不满事项事项例例: : 对顾客不满事项的平均解
10、决时间对顾客不满事项的平均解决时间? ?取代表样品，可以推定平均解决时间.或者或者实际母集团的平均和从样品推定的平均值之间有差吗实际母集团的平均和从样品推定的平均值之间有差吗? ?炳踏遣阿晒祖募资痔框对贴氛面赚酝蔽矢认吾颈些罢乞梗坯靴椅魂遥撕跋数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 12信赖区间意味着信赖区间意味着, , 知母数真值的区间推定区间知母数真值的区间推定区间. .母集团母集团“真” 平均N=5,000从母集团抽出的样品从母集团抽出的样品 ( (样品的大小样品的大小 n=100) n=100)样品 1的平均样品 2的平均 样品 K的平均 母集团的母集团的“真真”
11、平均值和从样品推定的平均值之间有差异平均值和从样品推定的平均值之间有差异. .抽样信赖区间抽样信赖区间疽停如淹啼凝挖攒棕柠渠绳炔诛慑专犊拖杏刮阀脯鹏芜业抱桅用隅朗息瑶数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 131.1.单纯任意抽样单纯任意抽样: 构成母集团的各个因子被选样品的概率是一样. 2.2. 层别任意抽样层别任意抽样: 把母集团区分几个同质的层后,在各层按单纯 任意抽样抽出样品.3.3. 群别任意抽样群别任意抽样: 把母集团分为多数集团后, 对按抽样单位选择的群体进行全数调查. 4.4. 系统任意抽样系统任意抽样: 时间上或空间上隔一定间隔抽出样品. 抽样方法抽样方
12、法某塔庆船海邮王敛沫矫瞬卒微蹲拜朗筛惕鹏似翱郎耸炼盗塞耙拙给缸梢篡数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 14母集团母集团母集团母集团XXXXXO OXXXXXXO OXXXXO OXXXXO OXXXXXXXXXXXXXO OXXXOOOOOOOOOO样品样品样品样品说明说明说明说明各单位(“O”)被包括样品的概率相同.单纯任意抽样单纯任意抽样层别任意抽样层别任意抽样L LMMMMMMMMSSSS层层单位单位大中小LLL LLLMM MMMMM MMM MMM MMMSS SSSSSSSSS S层别的范畴或Group 内的任意样品. 各Group的样品大小 一般和其Gr
13、oup的相对 大小成比例.母集团母集团母集团母集团样品样品样品样品说明说明说明说明腿亚尤兴浚弦闲铃良秩琐姜滥圈奠税勾楷擦鲜雷隋耗婆监跋鼻柬冲淄需甲数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 15其它抽样方法其它抽样方法 不符合统计学的原则,但经常使用的惯例 固定百分率抽样固定百分率抽样 : 与“经常取10%样品”同样的 “大概判断法” 。 结果为小的母集团总是选择太小的样品，大的母集团 总是选择太大的样品。 判断抽样判断抽样 : 让DATA收集要员凭自己的判断选定X 个 “代表性” 样品，就能拿到不偏向的样品。 块块抽样抽样 仅凭项目便利集合的理由来选定样品，其结果会产生样品
14、的 偏向和非代表性。 举个例子如下： “从v文件抽出D姓人们的订购记录。” 桔蛔纯狮囊艾纲靴械翁洗达宰笨炯溶韩枯楚积傍孜坎窍曾速膀檄檬室涣痰数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 16DATADATA收集收集Process Process 第第4 4阶段阶段 : : 定义定义DATADATA收集收集Point Point 理想的想法，我们要在尽可能不防碍Process作业工序的范围内 收集所有的DATA。可这比预想不容易。 第第5 5阶段阶段: : 选定没有偏向的选定没有偏向的DATADATA收集员收集员, , 确认他们的兴趣确认他们的兴趣, ,并教育并教育. . 谁来收
15、集DATA,这个问题很重要. DATA收集员应该是最容易,最快地接近相关事实的人. 例) 1920年代和1930年代: “Hawthorne 实验” - 劳动生产性和工厂内照明的关系分析阅耀副猪臻买岗铃仔郎洽膳脊掇肩诉搁娶纪诲尊史厉贼苞喷曰若瓮销苯貌数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 17 第第6 6阶段阶段 : : 设计设计DATADATA的收集样式和指南后进行的收集样式和指南后进行Test.Test. DATA的记录应容易做. KISS 原则 (Keep It Simple, Stupid) 样式是从DATA的记录或解释中不会有失误的可能性而设计. 样式应包括未来
16、的分析、参照及为了再确认的追加情报. 样式应最大限度明确. Check Sheet或Data Sheet应显示有专业性. 用手制作,线不规则,字写的乱, 还有如果给人不认真作成的感觉, 那么容易让收集Data的人不注意. DATADATA收集收集Process Process 酬伤浊佬光菱九啄胶擅给网靛吼肆酸牢钝惶幼扭亩痒琶闷辱尸之变缓墩仰数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 18 第第6 6阶段阶段 : : 设计设计DATADATA的收集样式和指南的收集样式和指南, , 必须进行必须进行TestTest 计划很认真,但是在DATA收集过程中仍有可能发生预想不到的问题.
17、 最常出现的问题如下.对如何作成 DATA收集样式的错误理解而引起的失误.设计样式的人没理解与Process相关的所有变量, 发现收集 追加情报的必要性.问题发生的状况下,很难输入DATA,所以收集不完全的DATA.把DATA记录在样式的人,怕收录情报对他们有坏的影响而犹豫, 因此产生的不完全或有偏向的DATA.DATADATA收集收集ProcessProcess族简沽大咖斜裂炊孵净往被摹侵钝例纲恭冗诞诲孔混桃颧埠冈鼎停镜握惕数据收集计划数据收集计划Measure DATA收集计划 - 19 第第7 7阶段阶段: 检讨检讨DATADATA收集过程收集过程, 确认其结果确认其结果. . 检讨完成的样式,观察收集过程等，有必要对于DATA收集Process全面的显示.DATA收集员中有一部分理解错误时,应立即进行再教育. * 有必要使用已收集的Raw Data,或利用新收集的Data时, 必须明确地表示Data收集位置、作成者、期间、 Data数 等Source * DATADATA收集收集ProcessProcess曙诸护纫未注剖走互知女限帘假荐垮佰蕴阳棺略摹漂眉鞭珍融秆步揩挞格数据收集计划数据收集计划
