Iako neki vlasnici tvrtki mogu biti oprezni u korištenju statistike, ove jednadžbe mogu vam pomoći da bolje razumijete svoju tvrtku. Primjerice, razumijevanje pravila tri znaka može vam pomoći u izradi određenih izračuna ili općenito identificiranju outliera u vašem poslovanju. Međutim, morate naučiti kako ga ispravno koristiti da bi ova jednadžba bila učinkovita.
Što je 3 Sigma?
Tri sigma je izračun koji dolazi iz statistike. Istraživači i statističari koriste ovaj izračun kako bi identificirali odstupanja u podacima i prilagodili svoje nalaze u skladu s tim. Oni to čine zato što čak i dobro kontrolirana okruženja mogu dati rezultate za koje istraživanje ne odgovara.
Na primjer, razmotrite ispitivanje lijekova na recept. Ako je većina pacijenata na novom lijeku vidjela poboljšanja unutar određenog raspona, ali je jedan pacijent imao nevjerojatnu promjenu u svom stanju, vjerojatno je nešto drugo utjecalo na ovog pacijenta, a ne na lijek u studiji.
3 Sigma u poslovanju
U poslovanju, možete primijeniti princip s tri sigma na svoju analizu. Na primjer, možda ćete htjeti vidjeti koliko vaša trgovina proizvodi u određeni petak. Ako koristite tri sigme, možda ćete otkriti da je Crni petak daleko izvan normalnog raspona. Tada možete odlučiti ukloniti taj petak iz svojih kalkulacija kada odredite koliko prosječne mreže u petak imate u vašoj trgovini.
Također možete upotrijebiti tri sigma da odredite je li vaša kontrola kvalitete na meti. Ako utvrdite koliko je oštećenja vaša proizvodna tvrtka imala na milijun jedinica, možete odlučiti je li jedna serija posebno neispravna ili ako spada u odgovarajući raspon.
Općenito, pravilo od tri sigme znači 66.800 defekata na milijun proizvoda. Neke tvrtke teže šest sigma, što je 3,4 defektnih dijelova na milijun.
Uvjeti koje trebate znati
Prije nego što možete točno izračunati tri sigme, morate razumjeti što neki izrazi znače. Prvo je "sigma". U matematici se ta riječ često odnosi na prosjek ili srednju vrijednost skupa podataka.
Standardna devijacija je jedinica koja mjeri koliko se podatkovna točka skreće s srednje vrijednosti. Tri sigma tada određuje koje točke podataka spadaju u tri standardne devijacije sigme u bilo kojem smjeru, pozitivnom ili negativnom.
Možete koristiti "x bar" ili "r chart" za prikaz rezultata izračuna. Ovi grafikoni pomažu vam da dalje odlučite jesu li podaci koje imate pouzdani.
Izračunajte
Nakon što shvatite svrhu vježbe i što uvjeti znače, možete dobiti svoj kalkulator.Prvo otkrijte prosjek točaka podataka. Da biste to učinili, jednostavno zbrojite svaki broj u skupu i podijelite ga s brojem podatkovnih točaka koje imate.
Na primjer, pretpostavimo da je skup podataka 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 i 9.6. Dodavanje ovih brojeva daje 54.5. Budući da imate deset točaka podataka, podijelite ukupno na deset, a srednja vrijednost je 5,45.
Zatim morate pronaći varijaciju za svoje podatke. Da biste to učinili, oduzmite srednju vrijednost od prve točke podataka. Zatim, zaokružite taj broj. Zapišite kvadrat koji dobijete, a zatim ponovite ovu metodu za svaku podatkovnu točku. Konačno, dodajte kvadrate i podijelite taj zbroj s brojem točaka podataka. Ova varijacija je prosječna udaljenost između točaka i srednje vrijednosti.
Koristeći prethodni primjer, prvo bi učinili 1.1 - 5.45 = -4.35; na kvadrat, to je 18.9225. Ako ponovite ovo, dodajte zbrojeve i podijelite ih s deset, otkrijete da je varijance 6.5665. Ako želite, možete upotrijebiti online kalkulator varijance za ovaj dio.
Da biste pronašli standardnu devijaciju, izračunajte kvadratni korijen varijance. Za primjer, kvadratni korijen od 6.5665 je 2.56 kada se zaokruži. Možete koristiti online kalkulatore ili čak onaj na vašem pametnom telefonu da biste to pronašli.
Konačno, vrijeme je da se pronađu tri sigme iznad srednje vrijednosti. Pomnožite tri sa standardnom devijacijom, zatim dodajte srednju vrijednost. Dakle, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. To je vrhunac normalnog raspona.
Da biste pronašli donji kraj, pomnožite standardnu devijaciju s tri, a zatim oduzmite srednju vrijednost. (3x2.56) - 5.45 = 2.23. Svi podaci koji su niži od 2,3 ili veći od 13,13 izvan su normalnih vrijednosti. Za ovaj primjer, 1.1 je anomalija.
