Die Verwendung von Sigma, auch als Standardabweichung bezeichnet, kann verwirrend sein. Es ist jedoch ein hervorragendes Werkzeug für die Analyse beliebiger Daten. Die Verwendung von Zwei-Sigma-Kontrollgrenzen kann für Ihre Analyse von Nutzen sein, indem Sie die nicht benötigten Daten herausschneiden und nur bei den relevanten Daten bleiben. Das Beste daran: Da die Theorie hinter den Kontrollgrenzen auf der Standardabweichung basiert, ist wenig Rechenaufwand erforderlich.
Standardabweichung
Sigma-Messungen jeglicher Art basieren auf der Standardabweichung einer Zahlenreihe. Die Standardabweichung ist ein Maß für die Variabilität innerhalb einer Reihe von Zahlen. Ein Datensatz mit einer geringen Differenz zwischen den Zahlen weist eine kleine Standardabweichung auf, während ein Datensatz mit allen Arten unterschiedlicher Zahlen eine höhere Standardabweichung aufweist. Die Standardabweichung einer Menge von Zahlen wird durch das griechische Zeichen Sigma dargestellt, von dem die Ausdrücke wie Zwei-Sigma, Drei-Sigma und Sechs-Sigma stammen.
Normalverteilung
Die Verwendung der Standardabweichung hängt weitgehend von einer Normalverteilung ab, dh die Zahlen innerhalb des Datensatzes sind relativ komprimiert. Die meisten Zahlen liegen ziemlich nahe am Mittelwert, wobei wenige Ausreißer die Daten verzerren. Wenn die Verteilung für einen Datensatz nicht normal ist, funktioniert die Analyse mit der Standardabweichung nicht. Wenn der Datensatz jedoch innerhalb der Normalverteilung liegt, können Sie mithilfe der Standardabweichung viel über die Daten erfahren.
Zwei-Sigma
Die Normalverteilung zeigt, wie die Zahlen basierend auf der Standardabweichung des Datensatzes fallen werden. Die Regeln der Normalverteilung legen fest, dass 68 Prozent aller Zahlen in eine Standardabweichung des Mittelwerts fallen, auch bekannt als der Durchschnitt aller Zahlen im Datensatz. Durch Hinzufügen von Standardabweichungen zur Gleichung werden mehr Zahlen eingeschlossen. Bei Verwendung der Normalverteilung liegen 95 Prozent aller Daten innerhalb von zwei Standardabweichungen des Mittelwerts. Diese 95 Prozent sind ein sehr häufiges Konfidenzintervall, das zum Nachweis von Hypothesen verwendet wird, da Ausreißer ausgeschlossen werden und das Hauptangebot an Daten nicht überschritten wird.
Zwei-Sigma im Geschäft
Während Two-Sigma ein gutes Vertrauensniveau für die Analyse bietet, ist es keine gute Produktionsmethode. Wenn die Kontrollgrenzen eines Produktionsprozesses innerhalb von zwei Standardabweichungen des Mittelwerts liegen, ist dieser Prozess in ernsthafte Schwierigkeiten geraten. Im Wesentlichen heißt es, dass von einer Million produzierter Einheiten mehr als 300.000 Einheiten defekt sein werden. Dies ist ein äußerst ineffizienter Weg, um Waren herzustellen. Selbst bei einer Drei-Sigma-Rate zu produzieren, würde die Fehlerquote auf 66.000 sinken. Dies ist keineswegs perfekt, aber es ist fast 500 Prozent effizienter als bei Zwei-Sigma zu produzieren.
