Six Sigma: Green Belt

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In diesem Video erläutert Dr. Richard Chua Ihnen, wie Sie in Six-Sigma-Projekten Unterschiede von Anteilswerten testen und per Hypothesenprüfung Anteile vergleichen.
02:54

Transkript

Wenn Sie eine Münze werfen, gibt es Kopf oder Zahl. Aber wenn acht von zehn Würfen Kopf ergeben, fragen Sie sich, was das für eine Münze ist. So, wie bewerten Sie das? Sie haben es hier mit Anteilen zu tun. Und auch in Six-Sigma-Projekten kann auf Unterschiede in Anteilen geprüft werden. Um einen Anteil mit einem Zielwert zu vergleichen, arbeiten Sie mit dem Einstichprobentest für Anteilswerte. Die Nullhypothese besagt, dass das Verhältnis einem Zielwert entspricht. Die Alternativhypothese besagt, dass der Anteil entweder kleiner als, größer als oder anders als der Zielwert ist, abhängig von der zu testenden Theorie. Angenommen, das Management hat eine Fehlerquote von nicht mehr als 10% zum Ziel gesetzt. In unserem Beispiel haben wir herausgefunden, dass von 120 verarbeiteten Vorfällen neun fehlerhaft sind. Das heißt, dass die Fehlerquote unserer Stichprobe 7,5% beträgt. Aber es geht um die langfristige Fehlerquote. Beträgt diese weniger als 10%? Das ist die zu testende Praxistheorie. In die Statistik übersetzt lautet die Nullhypothese, dass die Fehlerquote der Grundgesamtheit der Zielquote von 0,10 entspricht. Die Alternativhypothese sagt weniger als 0,10. Der Einstichprobentest für Anteilswerte ergibt in Minitab einen p-Wert von 0,1807. Das ist größer als Alpha mit 0,05. Fazit: Die Nullhypothese wird nicht abgelehnt. Das Praxisfazit lautet: Wir haben nicht genug Beweise dafür, dass die langfristige Fehlerquote unter 10 Prozent liegt. Nun mit zwei Anteilen. Angenommen, Büro A versendet 100 Angebote und schließt 65 ab. Und Büro B verschickt 200 Angebote und schließt 140 ab. Das ist eine Erfolgsquote von 70%. Gibt es einen Unterschied zwischen den Erfolgsquoten beider Büros? Dafür eignet sich ein Zweistichprobentest für Anteilswerte. Hier sehen Sie die allgemeinen Hypothesen. Sie können also nach einem anderen Wert als null als geeigneten Wert prüfen. Im Beispiel der beiden Büros besagt die Nullhypothese, dass der Unterschied zwischen den Anteilen null ist. Bei der Alternativhypothese ist der Unterschied nicht null. Der Test in Minitab ergibt einen p-Wert von 0,4299. Das ist größer als 0,05. Das Fazit lautet, die Nullhypothese nicht abzulehnen. Und das Praxisfazit lautet: Es gibt keinen großen Unterschied in den Erfolgsquoten beider Büros. Eine detaillierte Analyse dieser speziellen Beispiele finden Sie in meinem Kurs Learning Minitab.

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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