Choisir le test d'hypothèses droit pour les projets Six Sigma

Un des éléments clés dans l'analyse des données pour un projet Lean Six Sigma effectue un test d'hypothèse. En faisant cela, il est important de choisir soigneusement les essais appropriés et d'interpréter correctement les résultats.

Une des premières étapes dans le choix du test d'hypothèse à droite, et de la méthodologie Lean Six Sigma, en général, est d'assurer ou non les données sont normales. Ces nouveaux tests d'hypothèses ont tendance à supposer la normalité des données, qui fait tout simplement l'analyse de données plus facile. Cependant, il ya danger de ces hypothèses que certains projets peuvent porter sur des données atypiques (comme processus de réduction du temps de cycle). Normal données a des variations normales et prend généralement la forme d'une courbe en cloche. Cette courbe représente tendance centrale des données. Les propriétés de ce type sont telles que ceux qui travaillent avec elle peut utiliser un graphique de probabilité pour la vérification réelle qu'il soit distribué de façon normale. Cet outil est basé sur des tests statistiques.

Les données produites par ce tracé de probabilité, si les résultats sont considérés comme normaux, suivra une ligne droite. Cela indique que la valeur augmente, plus le pourcentage de données total qui tombe dans cette fourchette donnée. Si quelque part entre 80-90 pour cent se situe entre ces lignes, il est considéré comme normal. Le tracé de probabilité sert de la première étape dans le choix des tests d'hypothèses est indiqué.

Une fois cette information en ce qui concerne la normalité des données est déterminé, il est nécessaire de déterminer le type de test à utiliser. L'hypothèse de l'organigramme est utilisé pour donner des directives concernant le type de test. Ce graphique encourage les utilisateurs à entrer les données normales de chaque «ligne» ou «processus» a examiné. Si la comparaison se fait entre deux ou plusieurs groupes, les écarts de chaque ligne sont examinés. Tests qui permettent de déterminer la variance sont le critère de la variance égale ou un F-test. Les lignes avec des variances égales doivent alors utiliser l'analyse de variance pour tester des hypothèses.

Si les données n'est pas normal, les utilisateurs peuvent essayer de le convertir en discret. Il en résulte un tableau de contingence, qui peut facilement être utilisé dans un test du chi carré. Ce type de test permet de déterminer la ligne ne fonctionne pas comme les autres. D'autres options, si la conversion à de discrètes comprennent des tests d'hypothèses non-paramétriques comme le test de Kruskal-Wallis ou le test de la médiane de Mood.

Une fois ce test terminé, les résultats doivent être interprétés avec un accent sur la p-valeur. Cette aide à déterminer si oui ou non l'hypothèse nulle doit être acceptée. Une fois l'analyse statistique est de la route, d'autres outils Lean Six Sigma peut alors être poursuivi pour accroître la rentabilité d'une organisation.

cet article est traduisé en francais
l'origine de cet article (en anglai): http://ezinearticles.com/?Choosing-the-Right-Hypothesis-Test-for-Six-Sigma-Projects&id=6145472