Comment utiliser les intervalles de confiance pour six sigma

Parce que les échantillons sont accessibles, des échantillons et des intervalles de confiance sont l`outil de données primaires pour comprendre une entreprise ou le traitement de six situations de performance Sigma. Mais les échantillons ne peuvent jamais vous donner une mesure exacte de ce qui se passe dans la population sous-jacente. Ils sont par nature floue! Comment vous pouvez-vous que votre échantillon reflète assez exactement ce qui se passe réellement dans la population sous-jacente?

La clé de la prise de décision objective réside dans intervalles de confiance. Ils utilisent le théorème central limite pour quantifier le degré de confiance que vous pouvez placer dans l`une de vos mesures ou des conclusions statistiques à partir d`échantillons.

La confiance de mesure que nous parlons ici ne traite pas la capacité de votre système d`acquisition de mesures. Au lieu, la confiance mesure suppose que vous avez un système parfait, idéal pour l`acquisition de vos mesures. Ce scénario devrait servir un autre rappel de l`importance de valider la capacité de votre système de mesure est.

Par exemple, supposons que votre usine vient de produire 5000 stylos à bille. Vous voulez connaître le diamètre moyen de cette population, de sorte que vous sélectionnez au hasard 30 stylos de la population, mesurer chacun de leurs diamètres, et de calculer la moyenne d`être 0,120 pouces.

Tout à coup, votre patron se précipite dans votre bureau et demande: « Quel est le diamètre moyen de nos dernières stylos? Notre client vient d`appeler et a dit qu`il rejette le lot entier si la moyenne est supérieure à 0,125 pouces! » Votre patron attend avec impatience votre réponse. Que dis-tu? Comment êtes-vous confiant dans votre moyenne calculée?

Le théorème central limite dit que si vous répétez votre mesure 30 échantillons, vous aurez une moyenne légèrement différente. Votre client, aussi, lors de la vérification de son propre échantillon. Mais comment différent chaque calcul de la moyenne sera? Les intervalles de confiance vous donner un moyen de quantifier le degré de variation apparaît dans des mesures répétées et des calculs statistiques.

Savoir créer des intervalles de confiance, vous serez en mesure de dire à votre patron, « avec certitude 99,7 pour cent, notre diamètre moyen de stylo sera dans l`exigence de nos clients. »

Video: Intervalle de confiance

Vous voyez tous les jours en moyenne. Malheureusement, très peu d`entre eux sont en communication avec un intervalle de confiance.

Comment prendre des décisions avec de grands échantillons

Lorsque votre taille de l`échantillon a plus de 30 points de données, vous pouvez calculer la confiance autour de la moyenne réelle de la population (μ) comme

  • Z est la valeur sigma correspondant au niveau souhaité de confiance que vous voulez avoir.

  • σ est l`écart-type calculé à partir de votre échantillon.

  • n est le nombre de points de données dans votre échantillon.


de la moyenne réelle de la population. En outre, 95 pour cent de calcul [neq16006] s sont dans un

de la moyenne réelle de la population. Et 99,7 pour cent de calcul [neq16008] s sont à

de la moyenne réelle de la population. Cette formule fonctionne chaque fois que vous avez plus de 30 mesures dans votre échantillon.

Video: 5 - Intervalles de confiance

Prendre des décisions avec de petits échantillons

Lorsque vous avez seulement quelques points de données dans votre échantillon, vous n`êtes pas en mesure d`obtenir une estimation précise de l`écart-type de la population σ. Avec ces petits échantillons, les statisticiens remplacent la variable σ avec s de communiquer que vous avez seulement une estimation inexacte de l`écart-type de la population de votre échantillon.

Ainsi, lorsque votre échantillon a partout de 2 à 30 points de données, vous devez utiliser un autre facteur en place de Z. Statisticiens appellent ce nouveau facteur pour les échantillons de petite taille t. t est plus prudent parce que votre plus petite taille de l`échantillon diminue la précision de votre valeur calculée pour l`écart-type. Pour chaque niveau de confiance souhaité, t est ajustée en fonction du nombre de points de données sont dans votre échantillon.

En utilisant t, la formule de l`intervalle de confiance autour de la moyenne réelle de la population devient

où la valeur t dépend de votre niveau de confiance souhaité et le nombre de points de données dans votre échantillon.

Articles connexes