2 Limites de contrôle sigma

Les mesures de Sigma quelconques sont basés sur l`écart type d`une série de nombres. L`écart type est une mesure de la variabilité au sein d`une série de chiffres. Un ensemble avec une petite quantité de différence entre le nombre de données aura un petit écart-type, alors un ensemble avec toutes sortes de différents nombres de données aura un écart-type supérieur. L`écart-type d`un ensemble de nombres est représenté par le sigma de caractère grec, qui est l`endroit où les termes tels que deux sigma, trois sigma et six sigma viennent.

L`utilisation de l`écart type dépend en grande partie sur une distribution normale, ce qui signifie que les chiffres dans l`ensemble de données sont relativement comprimé. La plupart des numéros se trouvent assez proche de la moyenne, avec quelques valeurs aberrantes biaiser les données. Si la distribution d`un ensemble de données ne sont pas normales, l`analyse en utilisant l`écart type ne fonctionne pas. Toutefois, si l`ensemble de données ne relèvent de la distribution normale, vous pouvez en apprendre beaucoup sur les données à l`aide de l`écart type.

La distribution normale montre comment le nombre va tomber sur la base de l`écart type de l`ensemble de données. Les règles de la distribution normale dictent que 68 pour cent de tous les numéros tombera dans un écart type de la moyenne, aussi connu comme la moyenne de tous les nombres dans l`ensemble de données. L`ajout d`écarts types à l`équation signifie que plusieurs numéros sont fournis en utilisant la distribution normale, 95 pour cent de l`ensemble des données est à deux écarts types de la moyenne. Ce 95 pour cent est un intervalle de confiance très couramment utilisé lorsque la preuve des hypothèses, car il exclut les valeurs aberrantes et des bâtons à l`alimentation principale des données.

Alors que deux-sigma donne un niveau de confiance bon pour l`analyse, il est pas une bonne méthode pour la production. Si les limites de contrôle de tout processus de production sont à deux écarts-types de la moyenne, ce processus est en grave difficulté. Il dit essentiellement que sur un million d`unités produites, plus de 300.000 seront défectueux. Ceci est un moyen extrêmement inefficace pour produire des biens. Produire à même un taux de trois sigma apporterait ce niveau de défaut jusqu`à 66,000- tout cela est loin d`être parfait, il est près de 500 pour cent plus efficace que la production à deux sigma.