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      很不幸的是,六西格玛培训离散型评价指标也存在着一些缺点。当有机会进行选择并且能够负担得起相应的时间、资源以及可能出现的干扰时,只要有可能,人们都希望获得连续型数据。

       针对六西格玛离散型数据,我们不得不对其进行次数更多的观察(也就是进行次数更多的测量)以便获得有效的信息。而且,绩效表现越是接近“完美”,由于缺陷变得极为罕见,为了得到准确的数据,我们所需要包括的样品数量就越多。某些统计学学提出,对于连续数据来说 ,无论流程所涉及的数目有多大或者缺陷有多少,一个仅仅包含200个样品的样本就能够 达到我们想要的准确度。因此,收集离散型数据所需要的花费可能会更加昂贵。

      离散型指标可能会埋没一些重要的信息。如果大家正在训练某个运动队,并采用“合格”或者“超重”这样的评价指标对队员的体重加以记录,那么随后获得想要的结果?想要打造一支拥有漂亮身材的运动队,如果没有具体的连续型测量数据,那将是一个更加漫长的过程。(而且我们甚至还没考虑是不是有的队员太瘦了.....)

     就统计学而言,相对于离散型数据,针对连续型数据可以开展更多潜在的有效分析形式。例如,许多更高级的六西格玛技巧只能适用于连续型测量指标。所有这些并不是说大家不应该使用离散型数据。正如前面所述,在很多情况下,我们没有选择的机会;另外一方面,我们可能并不具备相应的资源或者数据时,仍然还有大量的工具可供使用。

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