この投稿に添付されているデータセットのプロパティ分析方法についての洞察を探しています。同社は、毎週のスクラップの量と、毎週のスクラップ率を取得するために生産された合計数を追跡しています。最初の 26 週間は、改善措置が講じられる前のベースライン データです。27 週目から 31 週目は、いくつかの改善措置が取られた後の週を表します。
計算されたパーセンテージの各行の分母が異なるため、Before グループと After グループの % スクラップ値の全体の平均を使用するのは間違いです。そのため、概要を使用して Before グループの全体の % スクラップを計算しました。ここに示すように After グループ:
両方のグループの % スクラップ値は近いため、2 つのグループ間の有意な差を検出できる見込みはありません。私の具体的な質問は、その（欠如）重要性を計算する最良の方法は何ですか?
また、数百の部品が生産された日は、2 つの部品しか生産されなかった日よりもデータ セットに多く寄与するはずなので、生産数量を頻度列として扱うべきかどうかも迷っています。2 つのパートを実行してスクラップが 0 の日の頻度を組み込まない場合、これは 142 のパートを実行してスクラップが 0 の日と同じように扱われます。Y by X フィット プラットフォームを使用し、Freq に生産数量を入力すると、Before グループの方が After グループよりも平均して多くのスクラップのインスタンスが表示され、重要な結果が得られます。
