回复：令人毛骨悚然的统计声明：系列中的第 2 篇这个太熟悉了。 我在伊士曼柯达公司的最后一支舞是作为供应商质量经理。 这里有一些想法......
如果问题是产量，那么子组件和产量之间的实际功能关系是什么？ 一个供应商的材料是否更容易产生问题？ 已传达给供应商的规格有哪些？ 它们相同吗？ 子组件可能不同这一事实是否会使一个或两个问题产生问题？ 现在它是一个'......工作假设......'。 这个工作假设是在什么基础上建立的？ 我看过所有这些：
一种。都市制造传奇。
湾因为约翰是这么说的。
C。我们去年看到了这个产量问题……结果是供应商的错。
d.我们进行了一项设计实验，并通过后续研究得到证实。
令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 名再次感谢所有参与的人我的第一个“令人毛骨悚然”的讨论话题.很有趣的讨论
积分已贡献！我有发表了一篇博文为什么当我听到第一个陈述时我会畏缩。
这是让我感到畏缩的第二种情况和陈述：
一家公司在生产线上遇到了产量问题。工作假设是它与从两个不同供应商处收到的子组件的差异有关。一位工程师被要求进行 t 检验，从中得到 p 值为 0.001。经理马上说“这有超过 95% 的意义！去找出他们为什么不同。我们必须让这两家供应商提供相同的零件！”
经理的想法有什么问题？
JMP #令人毛骨悚然
分析回复：令人毛骨悚然的统计声明：系列中的第 2 篇我会让小组的其他成员争论与经理声明相关的统计问题。
与Pete的想法类似，以下是我的想法：
1. 如何衡量产量？ 测量系统是否合适？ 实际上失败的是什么？ 收益率是多少？ 产量的“问题”是一致的、罕见的还是模式化的？
2. 如果您试图了解故障机制或因果结构，产量是一个可怕的衡量标准。 它可能过于笼统而无法解决基本问题。
3. 我没有看到假设？ 没有解释为什么提供的组件存在差异，也没有解释为什么这些差异会影响产量。
4. t检验什么？ 什么比较，什么时间段，什么样本……等等？
我最喜欢戴明博士的名言之一：
“书中教授的方差分析、t 检验、置信区间和其他统计技术，无论多么有趣，都是不合适的，因为它们没有提供预测的基础，并且因为它们隐藏了生产顺序中包含的信息。 大多数（如果不是全部）用于数据分析的计算机软件包，正如它们所称的那样，都提供了低效率的公然例子。”
Deming, W. Edwards (1975)，以概率作为行动的基础。 美国统计学家, 29(4), 1975, p. 146-152
但我会说，当你遇到问题时，（我将从 Brian Joiner 中转述并添加最后一个项目符号），你可以：
1.完善制度，
2. 扭曲系统，
3. 扭曲数据，或
4. 责怪某人。
回复：令人毛骨悚然的统计声明：系列中的第 2 篇我很享受这次讨论并学到了一些东西。 感谢所有贡献者！
（我喜欢这篇博文......小瓶部分......为我带来了它。）
回复：令人毛骨悚然的统计声明：系列中的第 2 篇谢谢@Craige_Hales ！很高兴你喜欢讨论。（我当然是！）
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇总是很高兴听到你的观点， @P_Bartell ！让他们来！
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇我认为这里有一些好消息：显然经理和团队有兴趣让数据帮助他们做出决策。通过一些指导，也许他们可以提出更多问题并对他们的过程产生积极影响。他们确定这些部分是不同的：只需询问经理“我们应该将哪个标准化”可能会促使更多评估：
- 一个供应商的产量是否比另一个更好？如果是这样，有什么不同，以便您可以在更好的部分进行标准化。
- 在单一供应商的活动中，产量会提高吗？ 是否有需要根据供应商调整的流程或系统？
- 生产线上的人能分辨出零件之间的区别吗？他们认为自己有什么不同，为什么这很重要？
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇贴心回复， @ih ！谢谢！
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇他们应该尝试排除混杂因素——如果在子组件 A 上加工的产品通常通过机器 X 加工，而在子组件 B 上加工的产品通常通过机器 Y 加工，则实际驱动因素可能是机器 X 和机器 Y 不匹配。
如果没有适当控制的抽样，在所有其他因素相同的情况下测试子组件 A 和子组件 B（或失败，至少在正确考虑和减去任何差异的情况下），得出子组件是驱动因素的结论为时过早。
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇优秀的点， @马克施瓦布！谢谢回复！
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇感谢所有回复此讨论主题的人。（如果您刚刚看到它，请随时继续讨论！）
如果你对我为什么在听到这样的事情时会感到畏缩感兴趣，请参阅我最新的博文.
如果你喜欢这个，看看我的第三次“令人生畏”的声明讨论！
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇
也许我遗漏了一些东西，似乎经理将显着不同的产量等同于不同的子组件。 正如已经指出的那样，影响产量的因素有很多，而这些因素与组件的形式、配合或功能差异无关。
回复：令人毛骨悚然的统计报表：系列中的第 2 篇谢谢回复， @马克戴顿.是的，我在写这个陈述时的想法是指出人们在没有考虑这意味着什么，它是否重要等的情况下就跳到了“显着不同”的结果。
