Six Sigma: Green Belt

Auf Varianzen testen

LinkedIn Learning kostenlos und unverbindlich testen!

Jetzt testen Alle Abonnements anzeigen
Der Trainer zeigt Ihnen am Praxisbeispiel, wie Sie in Six-Sigma-Projekten Unterschiede von Varianzen testen: Sie lernen, Hypothesenprüfungen zu verwenden, um Varianzen zu vergleichen.
03:41

Transkript

In Six-Sigma-Projekten kann auf Unterschiede in der Abweichung getestet werden. Angenommen, Sie wollen Leistungsabweichungen vergleichen, etwa Abweichungen in den Verarbeitungszeiten verschiedener Schritte im Prozess. Zum Beispiel die Abweichungen bei den Lieferzeiten in den Filialen einer Pizzakette. Sie wollen sehen, wie konstant die Leistung im Vergleich zu einer Zielstandardabweichung oder einem Zielabweichungswert ist. Hier sehen Sie Punktdiagramme für die Lieferzeiten, mit Stichproben aus den Filialen A, B, C und D. Sie sehen die Größe und das Muster der Streuung. A scheint die größte Konstanz zu haben. Und hier sind die Boxplots. In der vertikalen Achse stehen die Lieferzeiten in Minuten. Je länger die Boxen, umso größer die Abweichung. Es sieht so aus, als gäbe es bei Filiale C die größte Abweichung. C ist am unbeständigsten. Und auf der anderen Seite ist A mit der kleinsten Abweichung sehr konstant. Wenn Sie an der Durchführung der Analyse mit den Daten aus diesem Beispiel interessiert sind, sehen Sie sich meinen Kurs »Learning Minitab« an. Angenommen, es gibt ein Maximum für die Standardabweichung von drei Minuten. Um die Theorie zu prüfen, dass die Standardabweichung nicht größer als der Zielwert ist, wird eine einfaktorielle Varianzanalyse durchgeführt. Hier sehen Sie die Null- und Alternativhypothese und die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzprüfung für Standort A. Die Alternativhypothese verwendet das Kleiner-als-Zeichen, weil wir beweisen wollen, dass die Standardabweichung kleiner als das Maximum von drei Minuten ist. Sind die Daten normalverteilt, kann der Chi-Quadrat-Test verwendet werden. Sind sie nicht normalverteilt oder wissen Sie es nicht, dann verwenden Sie die Bonett-Methode. In beiden Fällen ist der p-Wert kleiner als 0,0001, das heißt kleiner als der Alpha-Wert von 0,05. Daher lehnen Sie die Nullhypothese für Standort A ab. Eine einfaktorielle Varianzprüfung der anderen Standorte zeigt, dass deren p-Werte alle größer sind als 0,05. Sie lehnen also die Nullhypothese für die anderen Standorte nicht ab. Nur die Leistung von Standort A entspricht also der Zielstandardabweichung von drei Minuten. Die anderen Standorte erfüllen die Zielleistung der konstanten Lieferung nicht. Wenn Sie zwei oder mehr Abweichungen vergleichen möchten, verwenden Sie den Test auf gleiche Varianzen. Die Nullhypothese besagt, dass die Abweichungen gleich sind. Die Alternativhypothese besagt, dass mindestens eine Abweichung anders ist. Im Folgenden sehen Sie die Ergebnisse bei einem Konfidenzlevel von 95% – 95%, weil Alpha auf 5% gesetzt wurde – und den p-Wert. Für normalverteilte Daten nehmen Sie den Bartlett-Test, ansonsten den Levene-Test. Der Test auf gleiche Varianzen gibt einen p-Wert von weniger als 0,0001 aus. Das ist kleiner als der Alpha-Wert von 0,05. Das statistische Fazit lautet daher, die Nullhypothese abzulehnen. Die praktische Schlussfolgerung lautet: Die Abweichungen in den Lieferzeiten aller vier Standorte sind nicht gleich. Der Standort hat eine deutliche Auswirkung auf die Lieferzeit von Pizzen. Wie wir bereits gesehen haben, hat Standort A die beständigste Lieferzeit. Wenn Sie auf Varianzen prüfen können, kann das Projektteam genau sagen, welcher Prozess zur schlechten Leistung beiträgt und Verbesserungen braucht.

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)
Derzeit sind keine Feedbacks vorhanden...
Exklusiv für Abo-Kunden
Erscheinungsdatum:31.07.2018

Dieser Online-Kurs ist als Download und als Streaming-Video verfügbar. Die gute Nachricht: Sie müssen sich nicht entscheiden - sobald Sie das Training erwerben, erhalten Sie Zugang zu beiden Optionen!

Der Download ermöglicht Ihnen die Offline-Nutzung des Trainings und bietet die Vorteile einer benutzerfreundlichen Abspielumgebung. Wenn Sie an verschiedenen Computern arbeiten, oder nicht den ganzen Kurs auf einmal herunterladen möchten, loggen Sie sich auf dieser Seite ein, um alle Videos des Trainings als Streaming-Video anzusehen.

Wir hoffen, dass Sie viel Freude und Erfolg mit diesem Video-Training haben werden. Falls Sie irgendwelche Fragen haben, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren!