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文档简介

1、数据收集的重要性,样本数据统计分析用于为总体作预测。 数据收集的目的是去确保在整个总体中样本有代表性的。 一个“好的”样本保证我们计算统计表被用于评估，对于总体的那个“参数”除去偏见。,最佳数据样本,数据收集过程,一个好的数据收集过程是必需的。,4,3,2,1,好的数据能够清晰的回答问题。,1,六西格玛项目每个里面包含一些特殊的问题，那需要我们用数据去回答。问题的回答在下面的每个D-MAIC阶段被回顾。,需要回答的问题,用于从总体数据收集数据样本的三个主要策略。 数据收集策略能够最好回答问题吗。,任意取样 取样的方法确保总体的每个成员包含在样本中有一个平等的机会。,分层取样 取样的方法在总体的

2、哪个方面，首先分层（分班组、生产线），随意取样则包含在每个层里。,总体取样 取样方法在特定的时间点收取样本。,样本是总体和一个子集,Population(All data),预测的精确性从样本数据的所得，依靠的是数据样本的质量。,2,选择合适的取样策略,小心取样过程中的偏差,一个带偏差样本是片面的来自于总体。 所有影响过程偏差的因素必须包含在样本里。,带偏差取样的例子： 排除缺陷零件的样品中收集到的样本数据。 在一个非标准工艺过程中收集到的样本数据。 用相同操作工特殊制作所有样本零件。,总体,有偏差的取样,没有偏差的取样,样本,详细的数据收集计划将防止带偏差的取样。,数据收集计划： 将要测量的

3、是什么或将要收集的数据是什么？ 它将怎样测量/收集（那个有效的测量系统，或者可以使用现有数据）？ 将要收集多少数据（分层，随机，分时间段）？ 谁来收集？,3,一张详细数据收集检查表将确保你完成数据收集计划。,一旦确定了样本收集的策略，就需要编写详细数据收集计划。,数据收集计划 什么 怎样 多少 谁,设计和编写数据收集计划,4,记住：数据准确性确定了项目的成功。,编制一个有效的检查表的小技巧： 检查你的取样策略和编写计划的详细资料。是否所有的点在检查表上被清楚的描述。 数据收集的准确保证了项目的成功。编写你的检查表促使数据收集记录减到最小错误。 跟踪实际收集过程是否按照要求在执行。,用Excel

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