Eine peinliche Statistik: #2 in einer ReiheVielen Dank noch einmal an alle, die an meiner ersten Diskussion zum Thema „Fremdschämen“ teilgenommen haben. Sehr interessante Diskussion.
Es wurden Punkte gesammelt! Ich habe einen Blogbeitrag darüber veröffentlicht , warum ich zusammenzucke, wenn ich diese erste Aussage höre.
Hier ist ein zweites Szenario und eine Aussage, die mich erschaudern lässt:
Ein Unternehmen hatte Probleme mit der Ausbeute einer Produktionslinie. Die Arbeitshypothese lautete, dass dies mit Unterschieden in den von zwei verschiedenen Zulieferern gelieferten Baugruppen zusammenhing. Ein Ingenieur wurde beauftragt, einen t-Test durchzuführen, dessen p-Wert 0,001 betrug. Der Manager sagte sofort: „Das ist mit über 95 % Signifikanz! Finden Sie heraus, warum die Teile unterschiedlich sind. Wir müssen dafür sorgen, dass diese beiden Zulieferer die gleichen Teile liefern!“
Was ist an der Denkweise des Managers falsch?
JMP #Fremdschämen
Fortgeschrittene statistische ModellierungVerbraucher- und MarktforschungQualitäts- und ProzessentwicklungRe: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheDanke für die Antwort, @MarkDayton .Ja, mein Gedanke beim Schreiben dieser Aussage war, darauf hinzuweisen, dass die Leute auf ein „signifikant anderes“ Ergebnis springen, ohne darüber nachzudenken, was das bedeutet, ob es wichtig ist usw.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer Reihe
Vielleicht übersehe ich etwas, es scheint, dass der Manager deutlich unterschiedliche Erträge mit unterschiedlichen Unterbaugruppen gleichsetzt. Wie bereits erwähnt, gibt es viele Faktoren, die die Ausbeute beeinflussen, die nichts mit Form-, Pass- oder Funktionsunterschieden in den Baugruppen zu tun haben.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheDanke an alle, die auf diesen Diskussionsthread geantwortet haben.(Und wenn Sie es gerade jetzt sehen, können Sie die Diskussion gerne fortsetzen!)
Wenn Sie daran interessiert sind, warum ich zusammenzucke, wenn ich solche Dinge höre, sehen Sie mein neuster Blogbeitrag .
Und wenn dir dieses gefallen hat, schau es dir an meine 3. "cringeworthy" Statement-Diskussion !
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheAusgezeichneter Punkt, @markschwab !Danke für die Antwort!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheSie sollten versuchen, Störfaktoren auszuschließen – wenn Produkte, die auf Unterbaugruppe A verarbeitet werden, normalerweise über Maschine X verarbeitet werden und Produkte, die auf Unterbaugruppe B verarbeitet werden, normalerweise über Maschine Y verarbeitet werden, könnte der tatsächliche Treiber darin bestehen, dass Maschine X und Maschine Y nicht übereinstimmen.
Ohne eine ordnungsgemäß kontrollierte Probenahme, die die Unterbaugruppe A und die Unterbaugruppe B mit allen anderen Faktoren identisch testet (oder andernfalls zumindest mit ordnungsgemäß berücksichtigten und herausgerechneten Unterschieden), wäre es verfrüht, den Schluss zu ziehen, dass die Unterbaugruppen die treibenden Faktoren sind.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheNachdenkliche Antwort, @ich h !Danke schön!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheIch denke, hier gibt es einige gute Neuigkeiten: Der Manager und das Team sind eindeutig daran interessiert, dass die Daten ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.Mit etwas Coaching können sie vielleicht ein paar weitere Fragen stellen und ihren Prozess positiv beeinflussen.Sie stellten fest, dass die Teile unterschiedlich sind: Es reicht möglicherweise aus, den Manager zu fragen, „auf welches wir standardisieren sollen“, um eine weitere Bewertung zu veranlassen:
- Ist die Ausbeute bei einem Anbieter besser als bei dem anderen?Wenn ja, was ist anders, damit Sie das bessere Teil standardisieren können.
- Wird der Ertrag in Kampagnen eines einzelnen Lieferanten besser? Gibt es Prozesse oder Systeme, die je nach Lieferant angepasst werden müssen?
- Können die Leute am Fertigungsband die Teile unterscheiden?Was denken sie, ist anders an ihnen und warum ist das wichtig?
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheImmer gut deine Meinung zu hören, @P_Bartel !Lass sie kommen!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheHervorragende Punkte @Statmann !Ich freue mich, Ihre Antworten zu lesen!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheDanke @Craige_Hales !Schön, dass dir die Diskussion Spaß macht.(Das bin ich auf jeden Fall!)
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheIch genieße diese Diskussion und lerne etwas. Danke an alle Mitwirkenden!
(Ich mochte den Blog-Beitrag ... den Fläschchen-Teil ... brachte ihn für mich zusammen.)
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheIch lasse den Rest der Gruppe die statistischen Probleme im Zusammenhang mit der Aussage des Managers diskutieren.
Ähnlich wie Pete denkt, hier sind meine Gedanken:
1. Wie wird der Ertrag gemessen? Ist das Messsystem angemessen? Was scheitert eigentlich? Was ist der Ertrag? Ist das „Problem“ mit dem Ertrag konsistent, selten oder gemustert?
2. Ausbeute ist ein schreckliches Maß, wenn Sie versuchen, Fehlermechanismen oder kausale Strukturen zu verstehen. Es kann zu aggregiert sein, um zu den grundlegenden Fragen zu gelangen.
3. Ich sehe keine Hypothese? Es gibt keine Erklärung dafür, WARUM es Unterschiede bei den gelieferten Unterbaugruppen gibt, noch warum diese Unterschiede den Ertrag beeinträchtigen würden.
4. t-Test von was? Welche Vergleiche, über welchen Zeitraum, welche Stichproben … etc.?
Eines meiner Lieblingszitate von Dr. Deming:
„Varianzanalyse, t-Test, Konfidenzintervalle und andere statistische Techniken, die in den Büchern gelehrt werden, so interessant sie auch sein mögen, sind ungeeignet, weil sie keine Grundlage für Vorhersagen bieten und weil sie die in der Produktionsreihenfolge enthaltenen Informationen begraben. Die meisten, wenn nicht alle Computerpakete für die Analyse von Daten, wie sie genannt werden, liefern eklatante Beispiele für Ineffizienz.“
Deming, W. Edwards (1975), Über Wahrscheinlichkeit als Handlungsgrundlage. Der amerikanische Statistiker , 29(4), 1975, p. 146-152
Aber ich werde sagen, wenn Sie Probleme haben (ich paraphrasiere von Brian Joiner und füge den letzten Aufzählungspunkt hinzu), können Sie:
1. Verbesserung des Systems,
2. Das System verzerren,
3. Daten verzerren, oder
4. Jemandem die Schuld geben.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 in einer ReiheDieser hier kommt mir sooooooooo bekannt vor. Mein letzter Tanz bei der Eastman Kodak Company war als Qualitätsmanager für Lieferanten. Hier ein paar Gedanken...
Wenn das Problem der Ertrag ist, wie ist die praktische funktionale Beziehung zwischen den Unterbaugruppen und dem Ertrag? Ist das Material eines Lieferanten problematischer in Bezug auf die Ausbeute? Welche Spezifikationen wurden den Lieferanten mitgeteilt? Sind sie identisch? Die Tatsache, dass die Unterbaugruppen unterschiedlich sein KÖNNEN, macht das entweder eine oder beide problematisch bezüglich des Nachgebens? Im Moment ist es eine '...Arbeitshypothese...'. Auf welcher Grundlage wurde diese Arbeitshypothese aufgestellt? Ich habe das alles gesehen:
A. Legende der urbanen Fertigung.
B. Weil John es sagt.
C. Wir haben dieses Ertragsproblem letztes Jahr gesehen ... es stellte sich heraus, dass es die Schuld des Lieferanten war.
D. Wir führten ein geplantes Experiment durch, das durch nachfolgende Studien bestätigt wurde.
