Six Sigma: Green Belt

Ablauf der Hypothesenprüfung

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Dr. Chua zeigt Ihnen, wie Sie mit statistischen Analysen wichtige Praxisfragen beantworten. Er stellt ein Gerüst zur Hypothesenprüfung vor, das aus fünf Schritten besteht und in diesem Kapitel noch weiter zum Einsatz kommen wird.
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Transkript

Mit statistischen Analysen können wichtige Fragen in der Praxis beantwortet werden. Ein Beispiel: Tritt das Problem im ganzen System oder nur an einem bestimmten Punkt auf? In welcher Reihenfolge wird eine Hypothesenprüfung in die Praxis umgesetzt? Schauen wir uns einen möglichen Ablauf genauer an. Erstens: Sie haben eine Praxistheorie, die geprüft werden und deren praktische Daten in statistische Daten übersetzt werden müssen. Angenommen, es gibt fünf Standorte, die Kreditanträge bearbeiten. Die Praxistheorie besagt, dass nur manche Standorte für die lange Bearbeitungszeit verantwortlich sind. Zweitens: Stellen Sie die statistischen Hypothesen auf, die Nullhypothese H0 und die Alternativhypothese HA. In diesem Beispiel besagt die Nullhypothese H0, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit für alle Büros gleich ist, wie Sie hier sehen können. My steht für die durchschnittliche Bearbeitungszeit. Die Alternativhypothese HA besagt, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit nicht gleich ist. Zumindest ein Büro hat eine andere durchschnittliche Bearbeitungszeit. Nicht alle Mys sind gleich. Drittens: Wählen Sie den geeigneten statistischen Test aus und definieren Sie das Alpha-Risiko. In der Regel wird Alpha auf 0,05 gesetzt. Dann testen Sie mit einer Software wie Minitab. In diesem Beispiel ist ANOVA der richtige Test, die Varianzanalyse. Nehmen wir in diesem Beispiel einfach an, dass alle Voraussetzungen für ANOVA erfüllt sind. Der ANOVA-Test ergibt einen p-Wert von 0,0001. Viertens: Ziehen Sie daraus das statistische Fazit. Nehmen Sie die Nullhypothese an oder nicht an. Wenn der p-Wert nicht größer ist als Alpha, lehnen Sie die Nullhypothese ab. Wenn der p-Wert größer ist als Alpha, lehnen Sie nicht ab. In unserem Beispiel beträgt der p-Wert 0,0001. Er ist kleiner als Alpha mit 0,05. Die Null kann also nicht sein. Das Fazit lautet, die Nullhypothese abzulehnen. Das heißt, die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten sind nicht gleich. Zuletzt übersetzen Sie diese Schlussfolgerung in ein praktisches Fazit. Die Praxistheorie wird entweder bewiesen oder widerlegt, abhängig davon, ob die Nullhypothese abgelehnt wird oder nicht. In unserem Beispiel lautet das Fazit: Die lange Bearbeitungszeit betrifft nur einige Bürostandorte. Bürostandort ist ein X oder ein Faktor für die Bearbeitungszeit. Der Standort hat einen deutlichen Einfluss auf die Bearbeitungszeit. Für eine Schritt-für-Schritt-Analyse dieses Beispiels empfehle ich Ihnen meinen Kurs Learning Minitab. Diese fünf Schritte sind das Gerüst für die Durchführung der Hypothesenprüfung und wir verwenden es in diesem Kapitel.

Six Sigma: Green Belt

Lernen Sie das, was Sie als Green Belt brauchen: Messsystemanalyse, beschreibende Statistik, Hypothesenprüfung, statistische Versuchsplanung, statistische Prozesssteuerung usw.

1 Std. 43 min (26 Videos)
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Erscheinungsdatum:31.07.2018

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