輕松學統(tǒng)計(2)

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清華大學卓越生產運營總監(jiān)高級研修班

綜合能力考核表詳細內容

輕松學統(tǒng)計(2)
輕松學統(tǒng)計(2) 作者:張忠樸 [pic] 1.深入淺出   上課鐘一響,這群統(tǒng)計學子已經就座,這個現象與上一節(jié)課的姍姍來遲 成鮮明對比,他們似乎想用行動來說明他們已開始喜歡統(tǒng)計了。   為了驗證上一節(jié)的學習效果,先考考他們統(tǒng)計的定義是什么?『統(tǒng)計就 是數據透過計算產生出有意義的情報』。   異口同聲的響應,真令人飽嘗得天下英才而教之的喜悅!   『那么有意義情報的構成要素是什么呢?』  『1. 集中趨勢(通常以[pic]作代表)   2. 離中趨勢(通常以σ作代表)   3. 被含蓋在特定范圍內的機率』   這么正確而流暢的回答,令人一則以喜,一則以憂,喜的是他們學的實 在真好,憂的是過分的熟練,會不會也是另一種形式的僵化呢?   于是決定幫他們在熱忱與理想之間均衡一下,使他們在熟練中仍不失應 變的彈性,于是反問他們『你們的答案完全正確,但是這樣的答案對于沒有 學過統(tǒng)計的人有沒有幫助呢?換句話說,你所計算的[pic]與σ,如何才能讓 沒學過統(tǒng)計的人一目了然呢? 』   大家彼此對看,熱忱的臉上慢慢多了一抹沉思,學而不思則罔真是必要 的提醒,有些有學問的人卻沒有影響力,根本問題也許并非懷才不遇,而是 掉入了孤芳自賞的陷阱,以致于他的學問不但不能用來服務人群,反倒讓他 與許多局外人壁壘分明。因此真有必要幫這群學生將思緒拉出教室,讓他們 多想一想如何運用統(tǒng)計知識,才能幫助更多沒有學過統(tǒng)計的人。   思索中,有一位學生鼓起勇氣回答 『老師,我們可不可以把那些情報([pic],σ)轉換成圖形?』 『當然可以?。〉菫槭裁匆D換成圖形呢?』 『因為圖形比較容易一目了然啊!』 『太好了,你這種想法與古早時統(tǒng)計大師構思直方圖(Frequency Histogram)時的想法正好不謀而合。』 然后用投影機打了一張直方圖的范例在屏幕上 [pic] 圖1:直方圖 『請問對一般沒學過統(tǒng)計的人是[pic]與σ比較容易懂呢?還是直方圖比較容易懂呢 ?』 『直方圖!』異口同聲的回答 『對,那我們開始學直方圖好不好?』 『好!』 2.走過從前   傳統(tǒng)做直方圖之前要先斟酌 (1) 樣本數,然后依據樣本數來決定 (2) 分組數,然后再決定 (3) 每組之組距與組界,而后根據上述(1)(2)(3)來設計 (4)次數分配表,最后再依據次數分配表來繪制(5)直方圖 如果我們有一組數據如下: 63 60 64 62 63 64 63 62 66 64 60 62 61 65 62 63 66 63 67 64 63 62 65 63 65 61 62 64 63 61 那么依據上述(1)(2)(3)(4)的步驟,我們可以得到它的次數分配表 |組別 |下組界 | 根據這張次數分配表,就可以得到圖(1)的直方圖。 為了讓局外人明白統(tǒng)計量的意義,直方圖真是幫了大忙,但是相對的為了作直 方圖,前輩們就必須研究分組法與下功夫作次數分配表,這都是很累人的事,所以 其實不可小看深入淺出,因為它也是須要下一番功夫的。   所幸在計算機普及后,如今借助計算機軟件包,上述(1)(2)(3)(4)那些繁瑣的 程序都可以用計算機來代勞,而事半功倍地獲得直方圖。 3.學以致用   既然我們現在可以事半功倍的獲得直方圖,那么我們就應該將省下的時 間,更多花在應用上,換句話說我們不妨要多想一想: ── 直方圖的目的是什么? ── 直方圖可能有那些基本模式? ── 每一種基本模式透露了那些重要的訊息? ── 如何運用直方圖來改善品質? 『直方圖是目的嗎?』再一次用問題刺激學生去思想。 『不是!』 『那你們認為直方圖的目的該是什么?』 『我并不確定,但是能不能與上一節(jié)課學過的常態(tài)分配圖作一些結合?』 『很好?。〉悄阆朐鯓咏Y合呢?』 『我想看一下每組數據所呈現的直方圖是否與標準常態(tài)分配的形式相吻合。 』 『如果吻合,那代表什么意義呢?』 『如果吻合,那似乎證明這組數據是出自于一組近似常態(tài)分配的制程?!?  這樣的推理邏輯真令人激賞,但是若要打通任督二脈就必須狠心將他再 逼到死角。 『好極了,但是如果直方圖與常態(tài)分配不吻合呢?』 『如果不吻合..........』 他果然陷入了苦思??嗨贾?,他似乎又回想起上節(jié)課中反守為攻絕處逢生的那一招 ,靈光一閃他開始平心靜氣地反問。 4.參透玄機 『老師,過去的統(tǒng)計學家是不是已經發(fā)現了一些不吻合常態(tài)分配的基本模式 ?』 『沒錯,直方圖中的確有許多不吻合常態(tài)分配的案例,經過統(tǒng)計學家的整理 ,他們將這些案例歸納成三大類型,這也就成了直方圖研判的理論架構?!?『老師,請問用這三大『另類』直方圖來作研判時,有公信力嗎?』 這些學生真的很另類,用詞很另類,旁敲側擊的功夫更另類,明明想學三大 『另類』直方圖,卻不肯明講,既然如此,那也不必明說,不妨先讓他們傷 腦筋一下。 『在回答你的問題以前,請你先告訴我,在直方圖(如圖一)中的高度與寬度 分別代表那些統(tǒng)計意義?』 『高度應該是代表集中趨勢,寬度則應該是代表離中趨勢,不知道這種想法 對不對?』 『完全正確,所以正常的直方應該長什么樣子呢?』 『應該是中間一個主峰,左右對稱下降吧!』 『沒錯,正常的直方圖理當如此,所以某一張直方圖若與正常情況明顯不同 ,那就表示這組數據大有玄機,現在我們來參透一下如何?』 『好?。 ?4.1來源混雜多峰并起 打開投影機,將下面這張直方圖投在屏幕上 [pic] 圖2A:多峰型直方圖(層別前) 等大家看過之后,請問大家 『這張直方圖有何特殊之處?』 『這張直方圖怪怪的,它有兩個主峰耶!』 『沒錯它為什么會有兩個主峰呢?』 埋頭苦思的表情又出現了,苦思中開始自言自語.....突然,若有所悟 ── 『主峰代表集中趨勢,所以兩個主峰似乎是說有兩個集中趨勢混雜在 同組數據之中,難道說這張直方圖.....?』 『對的,這張直方圖的原始數據的確是混合了兩個供貨商的資料,所 以在直方圖研判上,一般人看到多峰型就應該先用層別法來分析,至 于該如何層別呢?請大家一起來想一下?!?『有時數據可能來自不同的設備,所以可以用設備來層別?!患渍f, 『如果照此邏輯研判,那么班次也可以用來層別?!灰遗e一反三。 『是的,一般最常用的層別就是原料別,設備別,班次別,人員別等 ,以雙峰型直方圖為例,經過成功的層別后,圖二就可一分為二了。 』 [pic] 圖2B:多峰型直方圖(層別后) 在大家若有所悟時,進一步提醒大家── 『如果該層別的直方圖而沒有加以層別,這樣得到的[pic]及σ會有意 義嗎?』 『沒有意義!』 『為什么呢?』 『因為[pic]會失真,它會變成一個既不是[pic]也不是[pic]的怪物』 『好極了,但是這種未經層別的數據僅會造成[pic]失真這一種副作用 嗎?』 一陣沉思之后,有學生舉手 『不,除了[pic]失真外,更嚴重的后果可能反倒是會造成σ的虛胖。 』 『太棒了,這個問題也正是統(tǒng)計學家最擔心的問題,因為統(tǒng)計學家早 已證明虛胖后的[pic],因此多峰型的直方圖若不先予層別就會造成[pic] 的虛胖,進而造成管制界限浮濫及制程能力低估等后遺癥,因此今后 一看到多峰型直方圖請大家切記一定先要──』 『作層別!』異口同聲的回答。"~ 4.2特殊原因形成離島 趁著他們興趣盎然,再在屏幕上投出一張直方圖 [pic] 圖3:離島型直方圖 『請問這張直方圖有何特殊之處?』 『老師,這張直方圖右邊好象怪怪的!』 『你說怪怪的是什么意思呢?』 『我覺得右邊偏離出去的這一小撮產品似乎大有玄機?!?『很好的觀察,所以統(tǒng)計學家才將這一類型的直方圖叫做離島型直方 圖,顧名思義,研判的重點當然要放在離島上,換言之,這一小撮產 品不會沒代沒志的從本島游離出去,把它拉扯出去的力量可能就是統(tǒng) 計學所謂的非機遇原因(Assignable Cause),而遇到離島型直方圖就一定要將這些隱藏的特殊原因找出來 ?!?『請問老師,如何去找這些特殊原因呢?』 『在此情形下要找出真因需要運用專業(yè)技術,而非統(tǒng)計邏輯,這也提 醒我們診斷問題的統(tǒng)計邏輯與解決問題的專業(yè)技術是需要相輔相成的 。不過用專業(yè)技術找出的原因是否正確,倒可用統(tǒng)計方法來研判,那 就是以后要教的統(tǒng)計的檢定,在下課前請大家還是回到今天的主題, 請想一想,特殊型的直方圖可概分為幾種?』 『三種!』 ~版權所有"尋智專業(yè)顧問有限公司"~ 『那么剩下的時間讓我們來學最后一種?!?4.3偏向一邊洞燭機先 『請各位先看投影片,這就是最后一型的特殊直方圖』 [pic] 圖4:右偏型直方圖 『這一類的直方圖既與管理疏失所造成的數據混雜無關(詳見4.1),又 與技術原因造成的離島問題無涉(詳見4.2)。它反而可說是一種難以避 免的自然現象,統(tǒng)計學家特別將它稱為偏態(tài)型直方圖,換言之它就是 會慢慢偏向一邊,請各位想想看,在我們生活周遭,有那些類似的現 象?』 『老師,血壓愈來愈高算不算?』真是烏鴉嘴,那?撞豢崮?住?『不算!再想想別的例子』故意給他吐糟 『老師,汽車老了就會愈來愈耗油這算不算?』 『這還差不多,其實這一類型的直方圖的確大部分都與老化有關,換 言之它反映了某些品質特性的壽命曲線,例如沖模使用久了,沖出來 的對象就會愈來愈粗糙,電池使用久了,能量就會逐漸衰減等等,這 些現象幾乎無法避免,但是若活用偏態(tài)型直方圖卻可將損失降到最小 ,請各位想一想為什么?并與大家分享你認為該如何做?』 『老師,我們可不可以先訂一個界限,一旦數據接近這個界限,我們 就采取預先訂好的保養(yǎng)計劃,以避免問題惡化到不可收拾。』 『太好了,這個想法,正是許多公司在預防保養(yǎng)上實際有效的作法, 讓我們給這位活用統(tǒng)計的同學熱烈的掌聲好嗎?』  在熱烈的掌聲中,我看到的不祗是一群喜歡追求知識的學生,我看 到的更是一群熱愛將知識用來為別人服務的學生。 得英才如此,夫復何求?
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