23.08.2017 | Добавил: dmagic | Просмотров: 382
Что делать… в том числе и с 1-Sample-t тестом

Вот такое сообщение получил от одного из читателей:

    Я сотрудник компании, в которой решено внедрить метод шести сигм. От каждого предприятия компании выбраны представители технических служб предприятия, которые были направлены на две недели обучения (по четыре дня с интервалом в два месяца) и дважды по одному дню на коучинг. Тренинги были очень сжатыми, в голове нет ясного понимания метода, предмета!
    У каждого сотрудника свой проект, выбранный самим студентом в меру своих способностей. У меня, как и других моих коллег, большие трудности с реализацией проекта в виду непонимания назначения и трактовки результатов многих тестов, по результатам которых нужно сделать грамотные выводы. Я не могу понять, что означают его результаты и как их трактовать:
    One-Sample T: Наработка
    Test of μ = 20000 vs < 20000
    Variable   N  Mean StDev SE Mean   95% Upper Bound      T     P
    Наработка 44 17246 10328    1557          19863     -1,77 0,042
    А именно, о чем говорит мне “SE Mean” “95% Upper Bound”, “Т” и “Р”?
    Вопрос очень серьёзный, вплоть до расторжения трудового договора...

Ну что я могу на это ответить? Во-первых, мне очень жаль, что именно таким образом Ваша компания пытается внедрить шесть сигм. Печально за компанию и обидно за людей, которые попали под этот проект. Соболезную, что дело дошло до такого уровня.

Во-вторых, не каждый проект (и тут нет привязки к методологии шести сигм) может быть успешным. В некоторых проектах желаемый результат не может быть достигнут. По разным причинам. Посмотрите ролик об этом.

В-третьих, я хочу порекомендовать Вам более полно использовать ту поддержку, которая Вам уже доступна: тренера и коуча. Вы же можете обратиться к ним за советом или просьбой помочь? Если нет, то дайте обратную связь руководству: “купленная поддержка не достаточна” или что “данный тренер и коуч не должны быть привлечены в будущем”. Как минимум, руководство получит шанс понять, с какими трудностями вы столкнулись. Возможно, прогонит в шею горе-консультантов, которые не дали Вам достаточно знаний для выполнения проекта. Как максимум – Вы получите дополнительную поддержку и с успехом сможете завершить ваш проект.

С чем я могу Вам помочь, так это с интерпретацией результатов. t-тест – очень простая штука. Вы и сами сможете разобраться, если изучите следующий материал на нашем сайте.

У Вас есть некое значение – μ = 20000. С этим значением Вы сравниваете среднее арифметическое выборки. Судя по первой строке, Вы тестируете гипотезу о том, что среднее Вашей выборки ниже этого значения. Об этом можно судить по выражению “vs < 20000”.

В результате Вы получаете некие значения:

  • Количество наблюдений (N) в выборке составляет 44 значения.
  • Среднее арифметическое (Mean) равно 17246.
  • Стандартное отклонение (StDev) – 10328.
  • Стандартная ошибка среднего (SE Mean) – не заморачивайтесь. Этот показатель используется для расчета доверительного интервала.
  • С вероятностью 95% среднее арифметическое значение не превышает 19863. Об этом говорит 95% Upper Bound.
  • Расчетная величина T= -1,77. Эту величину можно было бы сравнить с табличным значением, но у Вас уже есть Minitab, который сделал всю работу за Вас.
  • P=0,042 – самый важный показатель.

В настройках по умолчанию заложен 5% (или 0,05) риск допустить ошибку – так называемый альфа-риск. При условии, что выборка подчиняется нормальному закону распределения, нам остается лишь сравнить значения P и α:

  • если P ≤ α, то нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная;
  • если P> α, то альтернативная гипотеза отвергается. В таком случае говорят, что нулевая гипотеза не может быть отвергнута.

В примере выше P=0,042 – это меньше, чем 0,05. Таким образом, с вероятностью 95% Вы можете отвергнуть нулевую гипотезу и принять альтернативную: среднее значение наработки, судя по вашей выборке, ниже 20000.


PS: я также благодарен читателю, задавшему все вопросы выше, за то, что поделился отчетом о проекте. Искренне надеюсь, что проект будет все же доведен до конца и признан успешным. Также буду рад опубликовать финальный отчет на нашем сайте. Уверен, читателям сайта будет интересно ознакомиться с ним.

Лин6Сигм / 23.08.2017 | Просмотров: 382 | Добавил: dmagic | Всего комментариев: 0 / Теги: статистика, Minitab, вопрос от читателя, Hypothesis Testing
ПОХОЖИЕ МАТЕРИАЛЫ


  Добавить комментарий
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2017            Хостинг от uWeb