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3. 每盘白炽灯灯丝的长度偏差
a. 美国的所有人 b. 俄亥俄州的所有学生 c. 俄亥俄州的所有人
a. 所有的GEL C&I 客户 b. 所有的 GEL SPAs c. 所有的 GEL C&I SPAs
a. 荧光灯灯丝盘 b. 60瓦白炽灯灯丝盘 c. 所有的白炽灯灯丝盘
唉! 我没有测量资源
– 俄亥俄州每个学生的阅读水平 – 对每一个C&I SPA的处理时间 – 每盘白炽灯灯丝的长度
• 对任何项目，必须平衡样本尺寸和风险 等级以满足数据收集目标的要求。
小样本 高风险
大样本 低风险
好样本的特质:
无偏颇
•有代表性 •随机的
总体
无代表性
有代表性
样本必须是无偏颇的。 一个样本的偏颇是指任何这种因素的出现或影响，这种因素使得被取样的 总体或过程显得与其实际不同。 当收集的数据与影响总体或过程的关键因 素无关时，就产生了偏颇。
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
总体被分成若干组，在每组内随机选 择
子群抽样
过程在运动
在该点每小 时3个样品
大约需要抽取多少样品来计算置信区间?
统计工具 平均值 标准偏差 缺陷率 (P) 直方图或柏拉图 散点图 控制图
最小样本尺寸 5-10 25-30
100 and nP5 50 25 20
Minitab软件包简介和图表演示
问题陈述
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
• 问题宏观陈述: 每周销售拜访的平均数低于要求的35个以上，造成LLC丢 失销售机会和客户。
•输出变量 & 单位: 每周销售拜访数
第三章 测量阶段
第二节 测量什么--对象
什么是总体?
“总体” 代表着. . .所有的信息 (人员， 物品，事件，活动，等.)
它构成一个我们感兴趣或关心的特定
的集合。
在这个世界上，并不 是每个人都如此！
“如果我想了解 . . .”
“我的总体是 . . .” 1. 俄亥俄州的学生平均阅读水平
2. 对于GEL C&I客户平均的特殊 价格审批(SPA)处理时间
第3步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
测量工具
当决定使用测量工具时，首先检查该工具是否存在; 如果不存在, 你将需要 重新选择一个工具。下列是一些工具的例子：秒表，量具，眼睛，直尺， 千分尺，计算机，测量图，温度计，天平，调查表和X-射线仪器。
例如，如果你决定测量一个拜访电话打了多长时间，合适的测量工具可能 是一只秒表，或者储存在拜访系统里的计时软件。
抽取样本!
抽样
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
观察少数 . . . 以估计总体
第1步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
• 收集数据的目标或期望结果是什么? • 一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据? • 为收集数据，你将监测什么过程和产品？
样本必须具有代表性。 在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确地反应一个总体 或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程 的某一特定区域。
样本必须是随机的。 在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等 的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时 间和顺序，操作员，或数据收集员。
ຫໍສະໝຸດ Baidu
第2步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
决定测量对象时，思考下列问题:
• 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中 起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y 或X.
• 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定 义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同 的理解.
例子：如果从一批单据中抽样以检查其正确度，被检查 的单据应是可从这批单据的任何地方获取的。
从一个分类总体中抽样
加工的轴
总体
样本
2组的样本
加工的直径
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
每个元素被选中的可能性相 等
系统随机抽样
每第 n 个元素
– 时间段: 每周的销售拜访数的历史记录一直不同。然而，客户抱怨在最近6个月内 一直在增加，并且客户在上个月已经采取了行动。
应采取什么方法从总体或过程抽样?
大多数的统计工具需要使用随机的和有代表性的数据。不论你是从一个过程 还是从一个总体收集数据，你必须选定正确的抽样方法，以确保你的样本从 统计角度看是有效的。
总体
过程
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
总体
当从总体抽样时，运用随机或分组随机抽样法有助于确保获得一个 有效的数据系列或样本。在许多情况下，从一批中抽样可以被认为 是从总体中抽样，并且适用于同样的规则。随机抽样最适用于只包 含通常原因连续变量的总体。当一个总体具有明显的分类特征时， 应用分组随机抽样法，或分区抽样，可清晰地了解每一个类别的表 现。
• 数据来源: 销售拜访登记簿
• 问题的具体化:
– 情况: 根据客户调查，销售拜访在月初时很少，且间隔很长；而在月末时戏剧性地 增加很多。
– 程度: 至少有3个客户由于LLC缺乏与他们的联系而降低了交易量，并主要由此原 因将生意转给了其竞争对手。
– 现状: 测量单位是每周的拜访数量。以前我们只有来自客户经理们关于每周拜访数 的估计。这样，我们将需要收集数据以了解每周实际拜访数。
准备抽样方案 抽样方案决定数据收集的频率和数量。
总体
样本
• 运用选取的样本，你能获得关于一个总
体或过程的结论；这就是所谓的“统计推
论”。
• 如果样本是总体的代表，在实践就没有 风险或不确定。
• 然而，当样本尺寸被缩小到只有总体的 一小小部分时，出现样本不能表达总体或 者得出错误的结论的风险随之增加。
a. 美国的所有人 b. 俄亥俄州的所有学生 c. 俄亥俄州的所有人
a. 所有的GEL C&I 客户 b. 所有的 GEL SPAs c. 所有的 GEL C&I SPAs
a. 荧光灯灯丝盘 b. 60瓦白炽灯灯丝盘 c. 所有的白炽灯灯丝盘
唉! 我没有测量资源
– 俄亥俄州每个学生的阅读水平 – 对每一个C&I SPA的处理时间 – 每盘白炽灯灯丝的长度
• 对任何项目，必须平衡样本尺寸和风险 等级以满足数据收集目标的要求。
小样本 高风险
大样本 低风险
好样本的特质:
无偏颇
•有代表性 •随机的
总体
无代表性
有代表性
样本必须是无偏颇的。 一个样本的偏颇是指任何这种因素的出现或影响，这种因素使得被取样的 总体或过程显得与其实际不同。 当收集的数据与影响总体或过程的关键因 素无关时，就产生了偏颇。
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
总体被分成若干组，在每组内随机选 择
子群抽样
过程在运动
在该点每小 时3个样品
大约需要抽取多少样品来计算置信区间?
统计工具 平均值 标准偏差 缺陷率 (P) 直方图或柏拉图 散点图 控制图
最小样本尺寸 5-10 25-30
100 and nP5 50 25 20
Minitab软件包简介和图表演示
问题陈述
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
• 问题宏观陈述: 每周销售拜访的平均数低于要求的35个以上，造成LLC丢 失销售机会和客户。
•输出变量 & 单位: 每周销售拜访数
第三章 测量阶段
第二节 测量什么--对象
什么是总体?
“总体” 代表着. . .所有的信息 (人员， 物品，事件，活动，等.)
它构成一个我们感兴趣或关心的特定
的集合。
在这个世界上，并不 是每个人都如此！
“如果我想了解 . . .”
“我的总体是 . . .” 1. 俄亥俄州的学生平均阅读水平
2. 对于GEL C&I客户平均的特殊 价格审批(SPA)处理时间
第3步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
测量工具
当决定使用测量工具时，首先检查该工具是否存在; 如果不存在, 你将需要 重新选择一个工具。下列是一些工具的例子：秒表，量具，眼睛，直尺， 千分尺，计算机，测量图，温度计，天平，调查表和X-射线仪器。
例如，如果你决定测量一个拜访电话打了多长时间，合适的测量工具可能 是一只秒表，或者储存在拜访系统里的计时软件。
抽取样本!
抽样
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
观察少数 . . . 以估计总体
第1步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
• 收集数据的目标或期望结果是什么? • 一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据? • 为收集数据，你将监测什么过程和产品？
样本必须具有代表性。 在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确地反应一个总体 或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程 的某一特定区域。
样本必须是随机的。 在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等 的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时 间和顺序，操作员，或数据收集员。
ຫໍສະໝຸດ Baidu
第2步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
决定测量对象时，思考下列问题:
• 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中 起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y 或X.
• 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定 义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同 的理解.
例子：如果从一批单据中抽样以检查其正确度，被检查 的单据应是可从这批单据的任何地方获取的。
从一个分类总体中抽样
加工的轴
总体
样本
2组的样本
加工的直径
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
每个元素被选中的可能性相 等
系统随机抽样
每第 n 个元素
– 时间段: 每周的销售拜访数的历史记录一直不同。然而，客户抱怨在最近6个月内 一直在增加，并且客户在上个月已经采取了行动。
应采取什么方法从总体或过程抽样?
大多数的统计工具需要使用随机的和有代表性的数据。不论你是从一个过程 还是从一个总体收集数据，你必须选定正确的抽样方法，以确保你的样本从 统计角度看是有效的。
总体
过程
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
总体
当从总体抽样时，运用随机或分组随机抽样法有助于确保获得一个 有效的数据系列或样本。在许多情况下，从一批中抽样可以被认为 是从总体中抽样，并且适用于同样的规则。随机抽样最适用于只包 含通常原因连续变量的总体。当一个总体具有明显的分类特征时， 应用分组随机抽样法，或分区抽样，可清晰地了解每一个类别的表 现。
• 数据来源: 销售拜访登记簿
• 问题的具体化:
– 情况: 根据客户调查，销售拜访在月初时很少，且间隔很长；而在月末时戏剧性地 增加很多。
– 程度: 至少有3个客户由于LLC缺乏与他们的联系而降低了交易量，并主要由此原 因将生意转给了其竞争对手。
– 现状: 测量单位是每周的拜访数量。以前我们只有来自客户经理们关于每周拜访数 的估计。这样，我们将需要收集数据以了解每周实际拜访数。
准备抽样方案 抽样方案决定数据收集的频率和数量。
总体
样本
• 运用选取的样本，你能获得关于一个总
体或过程的结论；这就是所谓的“统计推
论”。
• 如果样本是总体的代表，在实践就没有 风险或不确定。
• 然而，当样本尺寸被缩小到只有总体的 一小小部分时，出现样本不能表达总体或 者得出错误的结论的风险随之增加。