일부 사업자는 통계를 신중하게 사용하기는하지만 이러한 방정식을 사용하면 회사를 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 3 시그마 규칙을 이해하면 특정 계산을하거나 일반적으로 비즈니스의 아웃 라이어를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나이 방정식을 효과적으로 사용하려면 올바르게 사용하는 법을 배워야합니다.
3 시그마 란 무엇입니까?
3 시그마는 통계에서 나온 계산입니다. 연구원과 통계학자는이 계산을 사용하여 데이터의 이상치를 확인하고 그에 따라 결과를 조정합니다. 잘 제어 된 환경이라도 연구가 설명하지 않은 결과를 산출 할 수 있기 때문에이 작업을 수행합니다.
예를 들어, 처방약 시험을 고려해보십시오. 신약을 사용하는 대부분의 환자가 특정 범위 내에서 개선을 보았지만 한 환자의 상태가 크게 달라진다면 연구에 사용 된 약물이 아닌 다른 환자에게 영향을 미칠 수 있습니다.
사업에서의 3 시그마
비즈니스에서는 3 시그마 원리를 분석에 적용 할 수 있습니다. 예를 들어, 주어진 금요일에 상점이 얼마나 많은지보고 싶을 수 있습니다. 3 시그마를 사용하면 블랙 프라이데이가 정상 범위를 훨씬 벗어나는 것을 알 수 있습니다. 그런 다음 귀하의 상점에서 평균 금요일 그네를 결정할 때 계산에서 해당 금요일을 제거하기로 결정할 수 있습니다.
또한 3 시그마를 사용하여 품질 관리가 목표에 맞는지 확인할 수 있습니다. 제조 회사가 백만 단위 당 몇 개의 결함이 있는지 결정하면 하나의 배치에 특히 결함이 있는지 또는 해당 배치가 적절한 범위 내에 있는지 결정할 수 있습니다.
일반적으로 3 시그마 법칙은 백만 제품 당 66,800 개의 결함을 의미합니다. 일부 회사는 6 시그마를 위해 노력하는데, 이는 3.4 결함이 있습니다.
당신이 알아야 할 용어
3 시그마를 정확하게 계산하려면 먼저 용어의 의미를 이해해야합니다. 첫째, "시그마"입니다. 수학에서이 단어는 종종 데이터 집합의 평균 또는 평균을 나타냅니다.
표준 편차는 데이터 포인트가 평균에서 벗어나는 정도를 측정하는 단위입니다. 3 시그마는 어떤 데이터 포인트가 시그마의 세 표준 편차 이내인지, 양방향 또는 음의 방향으로 떨어지는지를 결정합니다.
"x 막대"또는 "r 차트"를 사용하여 계산 결과를 표시 할 수 있습니다. 이 그래프는 보유한 데이터가 신뢰할 수 있는지를 결정하는 데 도움이됩니다.
계산하기
운동의 목적과 용어의 의미를 이해하면 계산기를 사용할 수 있습니다.먼저 데이터 요소의 평균을 찾습니다. 이렇게하려면 집합에 각 숫자를 더하고 보유한 데이터 요소 수로 나누십시오.
예를 들어 데이터 세트가 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 및 9.6이라고 가정합니다. 이 숫자를 더하면 54.5가됩니다. 데이터 포인트가 10 개이므로 합계를 10으로 나누면 평균은 5.45입니다.
그런 다음 데이터의 분산을 찾아야합니다. 이렇게하려면 첫 번째 데이터 요소에서 평균을 뺍니다. 그런 다음 그 숫자를 제곱하십시오. 얻은 사각형을 적어두고 각 데이터 포인트에 대해이 방법을 반복하십시오. 마지막으로, 사각형을 추가하고 그 합계를 데이터 요소의 수로 나눕니다. 이 분산은 점과 평균 사이의 평균 거리입니다.
이전 예를 사용하면 먼저 1.1 - 5.45 = -4.35를 수행합니다. 제곱, 이것은 18.9225입니다. 이 작업을 반복하고 합계를 더하고 10으로 나누면 분산은 6.5665입니다. 원하는 경우 온라인 분산 계산기를 사용하여이 부분을 수행 할 수 있습니다.
표준 편차를 찾으려면 분산의 제곱근을 계산하십시오. 예를 들어, 반올림 한 경우 6.5665의 제곱근은 2.56입니다. 온라인 계산기 또는 스마트 폰의 계산기를 사용하여 찾을 수 있습니다.
마지막으로, 평균보다 위의 세 시그마를 찾을 시간입니다. 3을 표준 편차로 곱한 다음 평균을 더하십시오. 그래서, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. 이것은 정상 범위의 상한입니다.
로우 엔드를 찾으려면 표준 편차에 3을 곱한 다음 평균을 뺍니다. (3x2.56) - 5.45 = 2.23. 2.3보다 낮거나 13.13보다 높은 데이터는 정상 범위를 벗어납니다. 이 예에서 1.1은 예외입니다.
