Showing posts with label 6 sigma. Show all posts
Showing posts with label 6 sigma. Show all posts

ใช้ Chi-Square ช่วยทดสอบความแตกต่างของข้อมูลแบบช่วง

ใช่ครับ! ในการตัดสินใจเชิงสถิติเราจำเป็นต้องใช้เกณฑ์อย่างมีเหตุและผล เครื่องมืทางสถิติที่เตรียมไว้ให้เราใช้งานในการตัดสินใจต้องบอกได้ว่าเยอะมาก(จนเราบางครั้งรู้จักไม่หมดและใช้ไม่หมดด้วย) ซึ่งในโพสต์นี้ผมอยากจะของแนะนำอีกตัวนึงคือ Chi-Square ซึ่งเราใช้ในการทดสอบความแตกต่างของข้อมูลแบบแบบช่วง ซึ่งง่ายต่อการวิเคราะห์และตัดสินใจ
Chi-Square ใช้ในการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงคุณภาพ 2 ตัว โดยมิได้มีการระบุว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรอิสระ และตัวแปรใดเป็นตัวแปรตาม นอกจากนั้นไม่สามารถระบุทิศทางและขนาดของความสัมพันธ์ได้ ข้างล่างเป็นสูตรคำนวณ Chi-Square โดยกำหนดให้
O คือข้อมูลที่จะนำมาทดสอบ
E คือค่า Expect ของข้อมูลนั้น
ตัวอย่างเช่น ผมมีเครื่อวจักรอยู่สามเครื่่อง เครื่องแรกผลิตชิ้นงานได้งานดี 90 จากร้อย เครื่องที่สองผลิตชิ้นงานได้งานดี 92 จากร้อย และเครื่องที่สามผลิตงานได้ชิ้นงานดี 87 จากร้อย เราต้องการทราบว่าประสิทธิภาพของเครื่องจักร สามเรื่องนี้ต่างกันหรืเปล่าเราทดสอบด้วย Chi-Square ได้ครับไปดูกัน
จากโจทร์ เราได้ O1=90, O2=92 และ O3 = 87 ส่วน E คือค่าเฉลี่ยของ O ทั้งสามครับ เพราะค่า Expected คือค่าที่ทั้งสามเครื่องควรจะผลิตได้ หรือค่าเฉลี่ยนั่นเอง ซึ่งในที่นี้จะเท่ากับ 89.66 จากนั้นเราก็หา Chi-Square value ครับโดย
((O1-E)^2)/E = 0.078
((O2-E)^2)/E = 0.001
((O3-E)^2)/E = 0.061
เราจะได้ผลรวมทั้งหมดหรื Chi-Square เท่ากับ 0.14
จากนั้นทำการหาค่า Chi-Square critical จากตารางครับ โดยดูที่ ค่าความมั่งใจ 95% (alpha 0.05) และ degree of freedom 2 (n-1 หรือในตัวอย่างคือ 3-1 = 2) เราจะได้ค่า Chi-Square critical เท่ากับ 5.991
การตัดสินใจคือ เมื่ไหร่ก็ตามที่ Chi-Square ที่ได้จากการคำนวณมากกว่าค่าที่ได้จากการเปิดในตารางคือข้อมูลต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ แต่ในกรณีนี้ Chi-Square ที่ได้จากการคำนวณน้อยกว่าจึงสุปรได้ว่า เครื่องจักรทั้งสามไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัย


ใช้ F-Test ตรวจสอบผลการปรับปรุงกระบวนการ

เมื่ออาทิตย์ที่ผ่านมา ผมได้มีการปรับปรุงขบวนการผลิตซึ่งเป็นขบวนการที่อิ่มตัวแล้ว การปรับปรุงจึงได้แค่ทำการลด variance ของ input โดย ทั้งก่อนการปรับปรุงและหลังการปรับปรุงเราทำการเก็บข้อมูล 750 data ดังใน file.

เพื่อทำการทดสอบว่า variance ก่อนและหลังปรับปรุงนั้นต่างกันหรือไม่ เครื่องมือที่เลือกใช้จึงเป็น F-test โดยทำการทดสอบตามขั้นตอนต่อไปนี้:-
  1. ดาวน์โหลด excel file สำหรับ F-test.
  2. คัดลอกข้อมูลที่เก็บมาจากการทดลองไปวางใน template.
  3. ตีความหมายของผลลัพธ์ที่ได้.

P-Value น้อยกว่า 0.05 : variance ของ input ก่อนปรับปรุงและหลังปรับปรุงต่างกันอย่างมีนัย หลังการปรับปรุง variance น้อยกว่า.

หลากหลาย Statistic tools กับ DMAIC tools website.

โพสต์นี้ขอแนะนำเครื่องมือทางสถิติพื้นฐาน ซึ่งเราสามารถพบได้หลากหลายที่ DMAIC tools Website ถ้าคุณสนใจใช้งานเครื่องมือเหล่านี้สามารถเข้าไปคลิกเพื่อดาวน์โหลดมาใช้งานได้ง่ายๆ ที่ DMAIC tools Website โดย;-
  • เข้าไปที่ DMAIC tools excel file
  • หาเครื่องมือที่ต้องการใช้งาน คลิกดาวน์โหลด
เครื่องมือต่างๆเหล่านี้มีบริการฟรี และถูกออกแบบโดยนักสถิติที่หลากหลาย จะให้ดีลองทดสอบผลลัพธ์เทียบกับเครื่องมือตัวอื่นด้วยนะครับ.


แจกคู่มือสำหรับใช้งาน MINITAB พื้นฐาน (ภาษาไทย)

คู่มือชุดนี้เป็นคู่มือ MINITAB 14 ซึ่งจัดทำขึ้นโดย Trecon ผู้ซึ่งเป็นตัวแทนขาย MINITAB ในประเทศไทยพร้อมทั้งให้การฝึกอบรมการใช้งานMINITAB ถึงแม้ว่าเอกสารจะเป็นคู่มือสำหรับMINITAB 14 และปัจจุบันนี้ MINITAB มี release 16แล้วก็ตามเอกสารยังสามารถใช้งานได้สำหรับพื้นฐาน อธิบายละเอียด..


ดาวน์โหลดคู่มือ MINITAB 14 ที่นี่

เนื่องจากว่า Link ดาวน์โหลดเป็น Linkสาธารณะ เอกสารจะยังอยู่หรือไม่อยู่เหนือการควบคุมของผม และผมขอ Credit ให้บริษัท Trecon Co.,Ltd ผู้จัดทำเอกสาร. ผมเคยอบรม MINITAB โปรแกรมกับ Trecon หลักสูตร 4 วัน ตอนนั้นบริษัทจ่ายครับ ผมนำความรู้มาใช้ในการทำงานจนถึงทุกวันนี้ คุ้มมาก

ถ้าไม่สามารถดาวน์โหลดเอกสารและสนใจสามารถทิ้ง e-mail ไว้ที่comment ได้ครับ

New Up Date

Manufacturing Idea © 2008 Template by Dicas Blogger.

TOPO