Regulační diagramy jsou neuvěřitelně užitečným nástrojem pro kontrolu kvality a zlepšování procesů. Umožňují uživateli identifikovat a řešit potenciální problémy sledovaného procesu. V tomto článku se budeme zabývat pojmem průměr a směrodatná odchylka v regulačních diagramech a jejich interpretací.
Průměr neboli průměr je součet všech datových bodů v daném souboru dělený počtem datových bodů. Směrodatná odchylka je mírou rozpětí datových bodů kolem průměru. Vypočítá se odmocninou z rozptylu, což je průměr čtverců odchylek od průměru.
Průměr a směrodatná odchylka nám o sledovaných údajích řeknou mnohé. Průměr nám dává celkovou míru průměrné výkonnosti procesu, zatímco směrodatná odchylka nám říká, jak moc jsou datové body rozprostřeny kolem průměru.
Po výpočtu průměru a směrodatné odchylky můžeme data interpretovat, abychom pochopili výkonnost procesu. Pomocí průměru a směrodatné odchylky lze určit, zda je proces pod kontrolou, nebo zda existují nějaké odlehlé datové body, které mohou naznačovat problém.
Regulační diagram je grafické znázornění dat sledovaného procesu. Slouží k vizuální identifikaci případných změn v procesu v průběhu času. Průměr a směrodatnou odchylku lze použít k identifikaci případných rozdílů mezi aktuální výkonností procesu a požadovanou výkonností.
Horní a dolní regulační meze představují hranice regulačního diagramu. Jsou stanoveny na úrovni tří směrodatných odchylek nad a pod průměrem. Všechny body, které se nacházejí mimo tyto regulační meze, jsou považovány za body mimo kontrolu a indikují tak potenciální problém s procesem.
Podmínky mimo kontrolu lze identifikovat hledáním vzorů v regulačním diagramu. Pokud se například vyskytují po sobě jdoucí body, které jsou nad nebo pod regulačními mezemi, nebo pokud je mnoho bodů blízko regulačních mezí, může to být známkou problému s procesem.
Analýzou průměru a směrodatné odchylky dat procesu je možné získat přehled o výkonnosti procesu a identifikovat potenciální problémy. Pomocí průměru a směrodatné odchylky lze určit, zda je proces pod kontrolou, a identifikovat případné odlehlé datové body, které mohou naznačovat problém.
Průměr a směrodatná odchylka jsou neocenitelné nástroje pro kontrolu kvality a zlepšování procesů. Pochopení toho, jak interpretovat průměr a směrodatnou odchylku na regulačním diagramu, může pomoci identifikovat a řešit potenciální problémy sledovaného procesu.
Regulační diagram je grafický nástroj používaný ke sledování výkonnosti procesu v čase. Data z regulačního diagramu lze interpretovat několika způsoby. Za prvé se můžete podívat na celkový vzorec dat. To vám může pomoci identifikovat trendy a určit, zda je proces stabilní, či nikoli. Za druhé se můžete podívat na jednotlivé body regulačního diagramu. To vám může pomoci identifikovat odlehlé hodnoty a potenciální příčiny variability procesu. A konečně můžete porovnat data z regulačního diagramu s jinými soubory dat (např. s daty z předchozího období nebo z jiného procesu). To vám může pomoci identifikovat vztahy a určit potenciální příčiny variability procesu.
Směrodatná odchylka je mírou variability nebo rozptylu souboru dat. Směrodatná odchylka regulačního diagramu je mírou toho, jak moc proces kolísá kolem středové čáry. Čím větší je směrodatná odchylka, tím více se proces liší.
Průměr, směrodatná odchylka a rozptyl jsou míry centrální tendence, respektive rozptylu. Centrální tendence je mírou toho, kde jsou data seskupena, a rozptyl je mírou toho, jak jsou data rozptýlena.
Průměr je aritmetický průměr souboru dat a lze jej vypočítat sečtením všech hodnot v souboru a vydělením počtem hodnot. Směrodatná odchylka je mírou toho, jak velký je rozptyl od průměru, a lze ji vypočítat odmocninou z rozptylu. Rozptyl je mírou toho, jak moc se data v souboru liší od průměru, a lze jej vypočítat tak, že se vezme součet čtverců rozdílů mezi jednotlivými hodnotami a průměrem a poté se vydělí počtem hodnot.
Na tuto otázku neexistuje jednoznačná odpověď, protože záleží na konkrétní situaci a daném souboru dat. Obecně však lze průměr a směrodatnou odchylku použít k sumarizaci dat v případě, že je třeba popsat centrální tendenci a variabilitu souboru dat. Může tomu tak být v případě prezentace dat ostatním nebo při analýze dat z hlediska trendů či vzorců.