文档介绍：数据收集的重要性样本数据统计分析用于为总体作预测。数据收集的目的是去确保在整个总体中样本有代表性的。一个“好的”样本保证我们计算统计表被用于评估,对于总体的那个“参数”除去偏见。最佳数据样本数据收集过程一个好的数据收集过程是必需的。数据收集检查表4数据收集计划3取样策略2需要回答的问题1司忙憎隋逮赃郴懦建贼粱讶围莲霹剧痰龙伦真礼啃搁厚环共朝咳猫拣伦钒六西格玛数据收集的重要性六西格玛数据收集的重要性好的数据能够清晰的回答问题。测量当前的测量系统是可以接受的吗?那个过程是稳定的吗?过程是否有能力满足客户要求(客户规范)变化的最大来源是什么?分析是什么因素最大的影响了过程输出让人怀疑的真正原因吗?改进改进措施对过程输出有改进吗?控制能维持我们的改进成果吗?我们达到全部的目标了吗?1六西格玛项目每个里面包含一些特殊的问题,那需要我们用数据去回答。问题的回答在下面的每个D-MAIC阶段被回顾。定义那个过程是会见消费者普遍担心?在业务上影响的是什么?需要回答的问题券煮易烷挡弥泳羹胸屑滩手选屡邯侯实鹰心奏奶宾薯虐揖斌熙律呐别戳盲六西格玛数据收集的重要性六西格玛数据收集的重要性用于从总体数据收集数据样本的三个主要策略。数据收集策略能够最好回答问题吗。任意取样取样的方法确保总体的每个成员包含在样本中有一个平等的机会。分层取样取样的方法在总体的哪个方面,首先分层(分班组、生产线),随意取样则包含在每个层里。总体取样取样方法在特定的时间点收取样本。样本是总体和一个子集Population(Alldata)预测的精确性从样本数据的所得,依靠的是数据样本的质量。2选择合适的取样策略赞脏辣渡仟戏垫樱媒披材查翁派疆前症祝择歪蒂贿吹昏芒眷杏钟黔喳孺乘六西格玛数据收集的重要性六西格玛数据收集的重要性小心取样过程中的偏差一个带偏差样本是片面的来自于总体。所有影响过程偏差的因素必须包含在样本里。带偏差取样的例子:排除缺陷零件的样品中收集到的样本数据。在一个非标准工艺过程中收集到的样本数据。用相同操作工特殊制作所有样本零件。总体有偏差的取样没有偏差的取样样本详细的数据收集计划将防止带偏差的取样。能滑悟篡骑型磁视逢湛坞旧菜凌贞财念锻瞻败渔裹涛链履巷虚算火步谅岁六西格玛数据收集的重要性六西格玛数据收集的重要性数据收集计划:将要测量的是什么或将要收集的数据是什么?它将