Използването на сигма, също известно като стандартно отклонение, може да бъде объркващо. Въпреки това, това е чудесен инструмент за анализиране на всеки набор от данни. Използването на две сигма контролни граници може да е от полза за анализа ви, като изрязвате данните, които не ви трябват, и се придържате само към съответните данни, с които разполагате. Най-доброто от всички, тъй като теорията зад контролните граници се основава на стандартно отклонение, има много малко математика.
Стандартно отклонение
Сигма измерванията от всякакъв вид се основават на стандартното отклонение на серия от числа. Стандартното отклонение е мярка за променливост в рамките на набор от цифри. Набор от данни с малка разлика между числата ще има малко стандартно отклонение, докато набор от данни с всички видове различни номера ще има по-високо стандартно отклонение. Стандартното отклонение на набор от числа е представено от сигма на гръцкия символ, откъдето идват термините като две сигма, три сигма и шест сигма.
Нормална дистрибуция
Използването на стандартно отклонение зависи до голяма степен от нормалното разпределение, което означава, че числата в набора от данни са относително компресирани. По-голямата част от числата се намират доста близо до средната стойност, с малко изкривявания, които изкривяват данните. Ако разпределението за даден набор от данни не е нормално, анализът със стандартно отклонение не работи. Ако обаче наборът от данни попада в рамките на нормалното разпределение, можете да научите много за данните чрез стандартно отклонение.
Две Sigma
Нормалното разпределение показва как ще падат числата въз основа на стандартното отклонение на набора от данни. Правилата на нормалното разпределение налагат, че 68 процента от всички числа ще попаднат в едно стандартно отклонение на средната стойност, известна също като средната стойност на всички числа в набора от данни. Добавянето на стандартни отклонения към уравнението означава, че са включени повече числа; при използване на нормалното разпределение, 95 процента от всички данни са в рамките на две стандартни отклонения на средната стойност. Тези 95 процента са много често срещани доверителни интервали, използвани при доказване на хипотези, тъй като изключват отклонения и се придържат към основното предоставяне на данни.
Две сигми в бизнеса
Докато двусигма дава добро ниво на доверие за анализ, то не е добра методология за производство. Ако контролните граници на всеки производствен процес са в рамките на две стандартни отклонения на средната стойност, този процес е в сериозни проблеми. По същество се казва, че от един милион произведени единици повече от 300 000 ще бъдат дефектни. Това е изключително неефективен начин за производство на всякакви стоки. Производството при дори три сигма ще доведе до намаляване на дефекта до 66 000; докато това в никакъв случай не е перфектно, то е почти 500 процента по-ефективно от производството на две сигма.
