數據收集計劃 精選文檔

1、DATA,收集計劃,Measure,DATA,收集計劃,2,Measure,Defin,e,Analyze,Improve,Contro,l,方法論,Analyze,概要,DATA,收集計劃,Graph,分析,假設檢定概要,平均的檢定,分散的檢定,比率的檢定,相關及回歸分析,Measure,DATA,收集計劃,3,DATA,收集計劃,學習目標,1,理解,DATA,收集計劃的概念,2,理解,DATA,收集方法及步驟,3,理解抽樣,Sample,方法,Measure,DATA,收集計劃,4,DATA,收集計劃,目的,為了確認,CTQ,從,VOC,收集計劃開始,MSA,一次作成工程能力,分析,在,A

2、,階段里為了確認輸出變量,Y,和輸入變量,X,的關系而作成,適用可能的工具,DATA,收集計劃,抽樣方法,Measure,DATA,收集計劃,5,DATA,收集計劃,對情報的需求,分析,DATA,提問,結果導出,DATA,收集計劃,回答的提問是什么,怎么找出對提問的答案以及怎么表現(xiàn),使用什么樣的,DATA,分析工具,使用這些工具來回答,需要什么種類的,DATA,這個,DATA,在什么樣的,Process,中可以得到,能給這個,DATA,的人是誰,以最小的努力減少好幾個可能性,如何收集資料,Measure,DATA,收集計劃,6,DATA,收集方法,1,構成好的提問,2,選定確切的,DATA,分

3、析技法,3,決定測定方法,4,定義,DATA,收集,Point,5,選定沒有偏向的,DATA,收集員,確認他們的興趣,后教育,6,利用,DATA,收集樣式計劃和檢定,7,檢討,DATA,收集過程,并確認其結果,Measure,DATA,收集計劃,7,第一階段,構成好的提問,構成正確的提問是核心,成功數據收集的第一階段,為得到好情報的提問應該是焦點明確而具體,明確顯示我們找的情報,給予用那情報和結果執(zhí)行什么,的信賴,讓別人幫助我們就很容易,DATA,收集,Process,第二階段,選定確切的,DATA,分析記法,很不幸在很多情況因,DATA,不適合,只能重新收集,DATA,更糟的時候,面對根據不

4、充分的,DATA,決定意見的困難,收集,DATA,前,一但深思熟慮幾分種就可以避免這種困難,Measure,DATA,收集計劃,8,樣品抽出是如下的,Process,收集可用,DATA,的一部分,使用樣品,DATA,導出結論,對母集團信用,卡帳戶的,書,面調查件數,N=5,000,平均解決時間,m),樣品,n=100,任意選擇,的調查件,數,平均解決時間,X) = 1.2,日,統(tǒng)計性推論,第三階段,決定測定方法,母集團或樣品,DATA,收集,Process,要收集所有的,DATA,因時間太長而會發(fā)生,DATA,收集上的失誤,抽出母集團中一部分樣品,以少的費用得出更好的結果,Measure,DA

5、TA,收集計劃,9,抽樣,好的樣品應具備的條件,沒有偏向,代表性,Random,性,抽樣是使用少量的,DATA,也能得到好的答案,樣品對得出母集團及,Process,的情報有幫助,能代表研究對象的母集團或,Process,選擇樣品,現(xiàn)實性問題重要,費用,資源等,抽樣簡要,Measure,DATA,收集計劃,10,有偏向,Bias,的抽樣,偏向的種類,排除,調查中的,Process,范圍的一部分被排除,認知,DATA,收集要員的態(tài)度和信念會影響他們所看的看法和記錄,交互作用,DATA,收集過程本身會影響研究對象,Process,運用上,不按標準步驟的情況就是最常見的運用上的偏向,無應答,缺測,D

6、ATA,會產生偏向的結果,DATA,漏掉的事實是暗示,與其它,DATA,以任何方式都不同的線索,推定,統(tǒng)計處理收集的,DATA,時使用的公式及方法,可能與特定種類的偏向有關聯(lián),Measure,DATA,收集計劃,11,抽樣信賴區(qū)間,通過測定對全部,5,000,件不滿事,項的解決時間,算出“真正的,平均,解決時間,母集團,信用卡關聯(lián),顧客的,不滿事項接收,N=5,000,樣品,n=100,任意,選擇的不滿,事項,例,對顧客不滿事項的平均解決時間,取代,表,樣品，可以推定,平均解決時間,或者,實際母集團的平均和從樣品推定的平均值之間有差嗎,Measure,DATA,收集計劃,12,信賴區(qū)間意味著,

7、知母數真值的區(qū)間推定區(qū)間,母集團,真,平均,N=5,000,從母集團抽出的樣品,樣品的大小,n=100,樣品,1,的平均,樣品,2,的平均,樣品,K,的平均,母集團的“真”平均值和從樣品推定的平均值之間有差異,抽樣信賴區(qū)間,Measure,DATA,收集計劃,13,1,單純任意抽樣,構成母集團的各個因子被選樣品的概率是一樣,2,2,層別任意抽樣,把母集團區(qū)分幾個同質的層后,在各層按單純,任意抽樣抽出樣品,3,群別任意抽樣,把母集團分為多數集團后,對按抽樣單位選擇的群體進行全數調查,4,系統(tǒng)任意抽樣,時間上或空間上隔一定間隔抽出樣品,抽樣方法,Measure,DATA,收集計劃,14,母集團,X

8、XXXX,O,XXXX,XX,O,XXXX,O,XX,XX,O,XXXXXXX,XXXXXX,O,XXX,OOOOO,樣品,說明,各單位,O,被包括,樣品的概率相同,單純任意抽樣,層別任意抽樣,L,MMMM,SS,層,單位,大,中,小,LL,L,LL,M,M,M,MM,M,M,M,M,M,MM,S,S,SS,SSSS,S,S,層別的范疇或,Group,內的任意樣品,各,Group,的樣品大小,一,般和其,Group,的相對,大小成比例,母集團,樣品,說明,Measure,DATA,收集計劃,15,其它抽樣方法,不符合統(tǒng)計學的原則,但經常使用的慣例,固定百分率抽樣,與“經常取,10,樣品”同樣的

9、,大概判斷法,結果為小的母集團總是選擇太小的樣品，大的母集團,總是選擇太大的樣品,判斷抽樣,讓,DATA,收集要員憑自己的判斷選定,X,個,代表性,樣品，就能拿到不偏向的樣品,塊抽樣,僅憑項目便利集合的理由來選定樣品，其結果會產生樣品的,偏向和非代表性,舉個例子如下,從,v,文件抽出,D,姓人們的訂購記錄。,Measure,DATA,收集計劃,16,DATA,收集,Process,第,4,階段,定義,DATA,收集,Point,理想的想法，我們要在盡可能不防礙,Process,作業(yè)工序的范圍內,收集所有的,DATA,可這比預想不容易,第,5,階段,選定沒有偏向的,DATA,收集員,確認他們的興

10、趣,并教育,誰來收集,DATA,這個問題很重要,DATA,收集員應該是最容易,最快地接近相關事實的人,例,1920,年代和,1930,年代,Hawthorne,實驗,勞動生產性和工廠內照明的關系分析,Measure,DATA,收集計劃,17,第,6,階段,設計,DATA,的收集樣式和指南后進行,Test,DATA,的記錄應容易做,KISS,原則,Keep It Simple, Stupid,樣式是從,DATA,的記錄或解釋中不會有失誤的可能性而設計,樣式應包括未來的分析、參照及為了再確認的追加情報,樣式應最大限度明確,Check Sheet,或,Data Sheet,應顯示有專業(yè)性,用手制作,

11、線不規(guī)則,字寫的亂,還有如果給人不認真作成的感覺,那么容易讓收集,Data,的人不注意,DATA,收集,Process,Measure,DATA,收集計劃,18,第,6,階段,設計,DATA,的收集樣式和指南,必須進行,Test,計劃很認真,但是在,DATA,收集過程中仍有可能發(fā)生預想不到的問題,最常出現(xiàn)的問題如下,對如何作成,DATA,收集樣式的錯誤理解而引起的失誤,設計樣式的人沒理解與,Process,相關的所有變量,發(fā)現(xiàn)收集,追加情報的必要性,問題發(fā)生的狀況下,很難輸入,DATA,所以收集不完全的,DATA,把,DATA,記錄在樣式的人,怕收錄情報對他們有壞的影響而猶豫,因此產生的不完全或有偏向的,DATA,DATA,收集,Process,Measure,DATA,收集計劃,19,第,7,階段,檢討,DAT