Como criar e interpretar gráficos de pontos e histogramas em um projeto seis sigma
Ambos os gráficos de pontos e histogramas dar-lhe muita informação sobre a variação de uma característica fundamental em um processo de uma iniciativa Seis Sigma. UMA gráfico de pontos
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Depois de recolher as medições de dados ou de uma característica, criar um gráfico de pontos para ele usando os seguintes passos:
Criar uma linha horizontal que representa a escala de medida para a característica.
Esta escala deve ser em qualquer medida melhor quantifica o aspecto da característica que você está interessado - por exemplo, milímetros de comprimento, libras para o peso, minutos de tempo ou número de defeitos encontrados em uma parte inspecionado.
Dividir a escala horizontal de medida em pedaços iguais ou “baldes” ao longo do seu comprimento.
Selecione uma largura de balde que cria cerca de 10 a 20 divisões iguais entre os valores observados maiores e menores para a característica.
Para cada medida observada da característica, localizar o seu valor ao longo da escala horizontal e colocar um ponto para ele na sua correspondente balde.
Se uma nova medição observada cai na mesma “balde”, empilhar o segundo (ou terceiro, ou quarto) ponto acima do anterior.
Repita a Etapa 3 até que você colocou todas as medições observadas na trama.
Para criar um histograma, substituir cada uma das pilhas de pontos com um sólido barra vertical da mesma altura que a sua pilha correspondente de pontos. Nota: A dimensão vertical em um gráfico de pontos ou histograma é às vezes chamado frequência ou contagem.
Um gráfico de pontos e seu primo extravagante, o histograma, oferecem acesso imediato a uma riqueza de informações sobre a variação do desempenho de uma característica. Os pontos seguintes são alguns aspectos de um gráfico de pontos ou histograma a serem observados:
altura PlotA frequência - a altura de pontos ou o bar - em um gráfico de pontos ou histograma indica quantas vezes foi observado o valor correspondente no eixo horizontal.
Video: Interpretação de histogramas
forma variação: A forma da variação de um histograma vem em três sabores básicos: normal, uniformes e oblíquas. Você pode ver uma forma de variação que é normalmente distribuído, ou em forma de sino. Para uma distribuição normal, a maior parte dos valores observados da característica estão perto de um ponto central, com cada vez menos valores aparecendo como você se afasta da tendência central.
Abaixo, você verá uma uniformemente distribuído variação de uma característica. Com uniforme distribuição, a variação é uniformemente espalhado através de uma gama limitada. Ou seja, você é tão provável observar um valor para uma característica em uma extremidade do intervalo como você é na outra, ou em qualquer lugar.
Video: Comparação de diagramas de pontos, histogramas e diagramas de caixa
UMA enviesada distribuição é uma forma de variação que não é symmetrical- um lado da distribuição estende-se para fora mais do que o outro lado.
modo de variação: o modo de uma distribuição é o seu valor mais repetida, ou em outras palavras, o seu pico. Normalmente, a variação em uma característica tem um único pico.
Mas, às vezes, uma característica exibe dois ou mais modos porque dois ou mais valores dominam a variação. Um histograma que apresenta dois ou mais picos distintos é multi-modal. Vários picos principais não são costume- esta situação normalmente significa que um fator que afeta o desempenho da característica está causando todo o sistema se comportar esquizofrênica.
Quando você encontrar uma distribuição multi-modal, sempre cavar mais fundo para descobrir o que fator ou fatores estão causando o comportamento esquizofrênico da característica.
Variação média: Um gráfico de pontos ou histograma permite-lhe visualmente estimar uma característica de significar, ou o valor médio, sem ter que mastigar quaisquer números.
faixa de variação: A extensão ou a largura de variação presente numa característica é imediatamente reconhecido num gráfico de pontos ou histograma. A diferença entre o maior valor observado XMAX eo menor valor observado XMIN cria a alcance da distribuição. O símbolo R sempre representa o intervalo, o que você a calcular com a seguinte equação:
R = XMAX - XMIN
Outliers: Outliers são observações que não parecem se encaixar o agrupamento do restante das observações medido. Eles são demasiado longe para a direita ou muito longe à esquerda do resto dos dados para que você possa concluir que eles vêm do mesmo conjunto de circunstâncias que criaram todos os outros pontos.
Quando você vê um outlier ou discrepantes em um gráfico de pontos ou histograma, você imediatamente sabe que algo é provavelmente diferente sobre as condições que criaram esses pontos, quer se trate de configuração do processo ou a execução ou a maneira como você mediu o processo.
Se você quiser obter mais quantitativa com os seus gráficos de pontos e histogramas, você pode usá-los para calcular a proporção de observações que você medidos dentro de um intervalo de interesse ou para prever a probabilidade de observar certos valores no futuro.
Suponha que você medir uma característica 50 vezes. Contando e adicionando-se o que está em cada um dos baldes de seu gráfico de pontos ou histograma, você observar 17 medições que ocorrem entre os valores de 5 e 6. Você pode-se concluir, então, que 17 dos 50 ou 34 por cento, de suas medidas terminou-se entre 5 e 6.
Agora, olhando para o futuro, você pode prever que, se a característica continua a operar como fez durante o tempo de suas medidas, 34 por cento das observações futuras vai acabar por ser entre 5 e 6! Os casinos de Las Vegas prosperar nos negócios, porque eles usam estatísticas esta maneira de saber o que vai acontecer quando você se senta para, digamos, um jogo de craps.