六西格瑪綠帶培訓(xùn)筆記(第二周)

1、第二周筆記FMEA:影響：對(duì)客戶的影響導(dǎo)致失效的原因現(xiàn)行控制：預(yù)防失效模式或原因風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先系數(shù)：RPN=嚴(yán)重度發(fā)生頻率偵測(cè)度Y 的影響 原因控制1=容易偵測(cè)到10=很不容易偵測(cè)到多變量分析（Multi-Vari study）收集數(shù)據(jù)的方法是“不影響流程的Analyze 被動(dòng)觀察多變量分析Improve 主動(dòng)調(diào)整DOE確定目標(biāo)確定要研究的Y X（KPOV，KPIV)KPIV 可控，Noise 不可控測(cè)量正確輸出輸入不可控噪音變量:三種典型噪音變異來(lái)源位置性：地點(diǎn)對(duì)地點(diǎn)，人對(duì)人周期性：批量對(duì)批量時(shí)間性時(shí)間對(duì)時(shí)間確定每個(gè)變量的測(cè)量系統(tǒng)選擇數(shù)據(jù)抽樣的方法總體抽樣:簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，分層抽樣，集群抽樣流程抽樣

2、（與時(shí)間有關(guān)):系統(tǒng)抽樣,子群抽樣確定數(shù)據(jù)收集、格式及記錄的程序：數(shù)據(jù)收集計(jì)劃流程運(yùn)行的程序和設(shè)定描述組成培訓(xùn)小組清楚劃分責(zé)任確定數(shù)據(jù)分析的方法運(yùn)行流程和記錄數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析：根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定圖形及統(tǒng)計(jì)分析工具（書224）主效應(yīng)圖：統(tǒng)計(jì)-（多個(gè)X 對(duì)Y 多變異圖交互作用圖:兩條線平行，表明無(wú)交互作用結(jié)論13。 報(bào)告結(jié)果提出建議應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分類:描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)：樣本分析參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)估計(jì)區(qū)間估計(jì)（置信區(qū)間）假設(shè)檢驗(yàn)中心極限定理：均值標(biāo)準(zhǔn)差小于單值標(biāo)準(zhǔn)差（筆記）（筆記，書）CI=統(tǒng)計(jì)量K（標(biāo)準(zhǔn)偏差）統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量-1t 單樣本Z 值，t 值假設(shè)檢驗(yàn)(518）5%以下為小概率事件Ho=原假設(shè)/零假設(shè)/非顯著

3、性假設(shè)/歸無(wú)假設(shè)(沒(méi)變化，相同，無(wú)相關(guān)，沒(méi)效果） Ha=備擇假設(shè)/對(duì)立假設(shè)/顯著假設(shè)（有變化，不一樣，有關(guān)系，顯著，有影響)P 值=Ho 為真,概率值拒絕Ho 犯錯(cuò)的概率值:顯著性水平。大于：不能拒絕 Ho P：Ho,Ha步驟：Ho /Ha定義（根據(jù)之后引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)成本來(lái)決定）收集數(shù)據(jù)選擇和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)工具分析，計(jì)算PHo-P不拒絕Ho,P若拒絕Ho，所采取的行動(dòng)（統(tǒng)計(jì)實(shí)際IIII 類錯(cuò)誤：制造者風(fēng)險(xiǎn)，誤判II 類錯(cuò)誤：客戶風(fēng)險(xiǎn)，漏判Z值或T值大值小，Ho被拒絕 Z值或T值,P值大，不能拒絕風(fēng)險(xiǎn)成本值低0.10無(wú)所謂中05不知道高0.01輸不做實(shí)驗(yàn)的情把值調(diào)的高量產(chǎn)的情況，把值調(diào)的低些一般值為005

4、工具路徑圖：根據(jù)數(shù)據(jù)不同類型，判斷用何種圖分析T 檢驗(yàn)：對(duì)均值進(jìn)行檢驗(yàn)單一 X（離散)與單一Y（連續(xù)）分析法：X的水平數(shù)目的工具備注1與標(biāo)準(zhǔn)值比較1Z（總體已知）1t(總體未知）2相互比較2t（水平間獨(dú)立）Tt(水平間不獨(dú)立)2 以上兩兩比較一元ANOVA單一樣本的檢驗(yàn)路徑1T（書12）SPC（I-MR)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)形態(tài)（概率圖）研究中心趨勢(shì)（-2t）2T：針對(duì)每個(gè)水平分別研究SPC（IMR）研究數(shù)據(jù)形態(tài)（622）研究中心趨勢(shì)（作業(yè)：dining2t（筆記）配對(duì) T：同一個(gè)被測(cè)單元，在不同條件下,進(jìn)行了兩次的測(cè)量結(jié)果差異-配對(duì) T（兩組數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)、樣本量相等）例子:SHOES 文件Delta=C1

5、-C2統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量-配對(duì)T 配對(duì) T 檢驗(yàn)路徑：穩(wěn)定性分析：對(duì)差值正態(tài)檢驗(yàn)中心趨勢(shì)檢驗(yàn):1T0例子：P0。05，拒絕Ho （1）05 年比 04 年打得好Ho:0504,Ha：0504IMR（分階段）概率圖-正態(tài)等方差圖2T 圖雙樣本2：04年均值9。1705年均值9。6（樣本量04比05 P=0.8660050504（299雙邊：Ho99IMRT：P。05Ho99單邊：Ha99備擇：選小于P 值=0。04 0。05,拒絕Ho單因子方差分析（Oneway X2檢驗(yàn)路徑：穩(wěn)定性:針對(duì)每個(gè)水平（樣本量小的話，可以省略此步）數(shù)據(jù)形態(tài)（樣本量小的話，可以省略此步） 離散程度:等方差檢驗(yàn)中心趨勢(shì):P

6、，(Fisher）殘差檢驗(yàn)檢驗(yàn)（實(shí)際的顯著性）單因子方差分析:比較-FISHER區(qū)間跨過(guò)0 的表示差異不大,不跨越0 表示差異大一元 ANOVA 原理：(筆記，書 714）F=MSB/MSF=（SSF/a1）/（SSE/Na） F 值越大，P 值越小概率分布圖： 分子自由度 2分母自由度 87 輸入常量F=44.6P 值=00.05，拒絕Ho 殘差：?jiǎn)我蜃臃讲罘治鰵埐钫龖B(tài)分布好的擬合圖，三個(gè)擬合值相似（筆記) 好的時(shí)序圖：隨機(jī)波動(dòng)因子變異占總變異的百分比 R-Sq = 50.72（P=0,三人的均值不等（DM ONEWAY ANOVA)等方差檢驗(yàn):置信區(qū)間基本重疊，方差沒(méi)有顯著差異P 值=0。

7、920。05,數(shù)據(jù)正態(tài)單因子方差分析：Fisher 95 兩水平差值置信區(qū)間x 水平間的所有配對(duì)比較同時(shí)置信水平 = 73。57 x = 15 減自:x下限中心上 限 -+-+-+-+-161。8555。6009.345（-）174。0557。80011.545(-)188。05511.80015.545(-）192.7451.0004。745(*-）-+-+-+-+-8。00.08.016.015和19沒(méi)有顯著差異x = 16 減自：x下限中心上限 -+-+-+-+17 1 。5452.2005.945（-*)182.4556.2009.945(-）19 8 。345-4.600-0.855

8、(-）-+-+-+-+8。00.08。016.016和17沒(méi)有顯著差異x = 17 減自：x下限中心上限-+-+-+-+ 180。2554。0007。74519 10 。545-6.800 3.055（-）-+-+-+-+-8。00.08。016.0無(wú)x = 18 減自:x下限中心上限-+-+-+-+-19 14.54510。800 7.055(-)-+-+-+-+無(wú)8.00。08。016.0單因子方差分析： y 與 x來(lái)源自由度SSMSFPx4475.76118.9414。760。000誤差20161。208。06合計(jì)24636。96S = 2.839RSq=74。69%RSq（調(diào)整) =

9、69。63平均值（基于合并標(biāo)準(zhǔn)差）的單組 95 置信區(qū)間水平 N 平均值標(biāo)準(zhǔn)差 -+-+-+-+-1559。8003。347 （-*）16515.4003.130(-)17517。6002。074（-)18521.6002。608（-）19510.8002。864(*-）-+-+-+-+- 10.015.020.025。0合并標(biāo)準(zhǔn)差 = 2。839 P值=0,拒絕HoRSq = 74.69，變異因子占總變異74以上,證明焊接強(qiáng)度對(duì)電流強(qiáng)度有影響殘差分析：作業(yè):穩(wěn)定性：高中低三個(gè)部分差異較大，穩(wěn)定性還可以Bottom等方差檢驗(yàn)：三組數(shù)據(jù)有非正態(tài)的，看LEVENE 檢驗(yàn)的P 值=0.8240.05

10、 置信區(qū)間有重疊,方差無(wú)太大差異（單因子方差分析： sales 與 product placement來(lái)源自由度SSMSFPproductplacement22398。21199。146.910。000誤差872223。925.6合計(jì)894622。1S = 5。056RSq = 51。89%R-Sq(調(diào)整）= 50。78%P=0,平均銷量不同平均值（基于合并標(biāo)準(zhǔn)差）的單組 95% 置信區(qū)間水平N平 均值標(biāo)準(zhǔn)差 -+-+-+-+-bottom3062。8674。281(-)middle3075。3674。846（-）top3067。4675.906（-*-）-+-+-+-+65。070.075.

11、080。0合并標(biāo)準(zhǔn)差 = 5。056 Middle=75，最多Top=67,其次Bottom=62,最少兩個(gè)藍(lán)色點(diǎn)影響正態(tài)性，去掉兩個(gè)點(diǎn)（非正態(tài)）Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)： sales 與 product placement在 sales 上的 KruskalWallis 檢驗(yàn)productplacementN中位數(shù)平均秩Zbottom3063.0023.35.70middle3077.0070.36。36top3068.0043.0-0。65整體9045.5H = 48.90DF= 2P =0。000H = 49.10DF= 2P =0.000（已對(duì)結(jié)調(diào)整)Middle=77，最多

12、Top=68，其次Bottom=63,最少單一 X(離散）與單一 Y（連續(xù))統(tǒng)計(jì)分析法總結(jié)：X的水平數(shù)目的路徑中心趨勢(shì)離散均值中位數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值比較T檢驗(yàn)（書612)總已知未)1w 圖形化匯總，看的CI相互比較水平間獨(dú)立t檢驗(yàn)2， 相:2t或一元ANOVA不相:2t, W正態(tài)F檢驗(yàn)水平間不獨(dú)立檢驗(yàn) tt/1t（對(duì)差)1W不正:LEVENE檢2個(gè)以上 兩兩比較 一元ANOVA(79）相:一元ANOVAK-W正態(tài)：Bartlett檢驗(yàn)不正太：Levene驗(yàn)卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)：XY 關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱(810）自由度 DF=（X 水平數(shù)1)（Y 水平數(shù)1）例題：(書811)卡方檢驗(yàn): BAD， GOODBADGOOD 合 計(jì)12162764826。21。791。0370。04423346750020。23479.778。065。34031042443417.56416.443。2530。137合計(jì)6415181582卡方 = 12。876， DF = 2， P 值 = 0.0022的單元格卡方高1,3良率好2 不良品多credit 銀行拒絕信用卡頻率卡方檢驗(yàn)： Rejected, ApprovedRejectedApprove