이 게시물에 첨부된 데이터 세트를 속성 분석하는 방법에 대한 통찰력을 찾고 있습니다.회사는 매주 스크랩 양과 생산된 총 개수를 추적하여 매주 % 스크랩을 얻었습니다.처음 26주는 개선 조치를 취하기 전의 기준 데이터입니다.27주에서 31주는 몇 가지 개선 조치를 취한 후의 주를 나타냅니다.
계산된 백분율의 각 행에 있는 분모가 다르기 때문에 Before 및 After 그룹에서 전체 스크랩 % 값의 전체 평균을 사용하는 것은 실수이므로 Summary를 사용하여 Before 그룹의 전체 스크랩 %를 계산하고 여기에 표시된 대로 After 그룹:
두 그룹의 % 스크랩 값은 비슷하므로 두 그룹 간의 중요한 차이를 감지할 가능성이 없어 보입니다.내 구체적인 질문은 그 중요성을 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
또한 수백 개의 부품을 생산한 날이 2개의 부품만 생산한 날보다 데이터 세트에 더 많은 기여를 해야 하므로 Qty Produced를 빈도 열로 취급해야 하는지 궁금합니다.빈도를 통합하지 않고 부품 2개를 실행하고 스크랩이 0이면 142개의 부품을 실행하고 스크랩이 0인 날과 동일하게 취급됩니다.Fit Y by X 플랫폼을 사용하고 Freq에서 생산된 수량을 넣으면 이전 그룹이 평균적으로 After 그룹보다 더 많은 스크랩 인스턴스를 표시하는 중요한 결과를 얻습니다.
