寻找有关如何对本文所附数据集进行属性分析的一些见解。该公司一直在跟踪每周的废品数量和生产的总件数，以获得每周废品的百分比。前 26 周是采取任何改进措施之前的基线数据。第 27 周到第 31 周是采取一些改进措施后的几周。
使用“之前”组和“之后”组中的废品百分比值的总体平均值是错误的，因为计算的百分比的每行中的分母不同，因此我使用“摘要”来计算“之前”组的总体废品百分比，并且After 组如下所示：
两组的废品百分比值很接近，因此我们看起来不太希望检测到两组之间的显着差异。我的具体问题是计算（缺乏）重要性的最佳方法是什么？
我还想知道是否应该将生产数量视为频率列，因为每天生产数百个零件的日子应该比只生产 2 个零件的日子对数据集的贡献更大。如果不考虑频率，当我们运行 2 个零件且有 0 个废品时，与我们每天运行 142 个零件且有 0 个废品时的处理方式相同。如果我使用 Fit Y by X 平台并将生产数量放入 Freq 中，我会得到显着的结果，之前组平均比之后组显示更多的废品实例。
