Embora alguns proprietários de empresas possam ter receio de usar estatísticas, essas equações podem ajudar você a entender melhor sua empresa. Por exemplo, entender a regra prática do três sigma pode ajudá-lo a fazer cálculos específicos ou, geralmente, identificar valores discrepantes em seus negócios. No entanto, você deve aprender a usá-lo corretamente para que essa equação seja eficaz.
O que é o 3 Sigma?
Três sigma é um cálculo que vem de estatísticas. Pesquisadores e estatísticos usam esse cálculo para identificar outliers em dados e ajustam suas descobertas de acordo. Eles fazem isso porque até ambientes bem controlados podem gerar resultados pelos quais um estudo não conta.
Por exemplo, considere um teste de medicação por prescrição. Se a maioria dos pacientes do novo medicamento teve melhorias dentro de um determinado intervalo, mas um paciente teve uma mudança incrível em sua condição, é provável que algo tenha influenciado esse paciente, e não o medicamento no estudo.
3 Sigma em Negócios
Nos negócios, você pode aplicar o princípio do três sigma à sua análise. Por exemplo, você pode querer ver quanto sua loja faz em uma determinada sexta-feira. Se você usar três sigma, poderá descobrir que a Black Friday está muito além do intervalo normal. Você pode então decidir remover essa sexta-feira de seus cálculos quando determinar o quanto as redes médias de sexta-feira em sua loja.
Você também pode usar três sigma para determinar se o seu controle de qualidade está no alvo. Se você determinar quantos defeitos sua empresa de manufatura tem por milhão de unidades, poderá decidir se um lote está com defeito ou se está dentro do intervalo apropriado.
Geralmente, uma regra prática de três sigma significa 66.800 defeitos por milhão de produtos. Algumas empresas se esforçam por seis sigma, que é de 3,4 partes defeituosas por milhão.
Termos que você deve saber
Antes de calcular com precisão três sigma, você precisa entender o que alguns dos termos significam. Primeiro é "sigma". Em matemática, esta palavra geralmente se refere à média ou média de um conjunto de dados.
Um desvio padrão é uma unidade que mede quanto um ponto de dados se desvia da média. Três sigma, em seguida, determina quais pontos de dados caem dentro de três desvios padrão do sigma em qualquer direção, positiva ou negativa.
Você pode usar um "x bar" ou um "r chart" para exibir os resultados dos cálculos. Esses gráficos ajudam você a decidir se os dados que você tem são confiáveis.
Faça seus cálculos
Depois de entender o objetivo do exercício e o significado dos termos, você pode obter sua calculadora.Primeiro, descubra a média dos seus pontos de dados. Para fazer isso, basta adicionar cada número no conjunto e dividir pelo número de pontos de dados que você possui.
Por exemplo, suponha que o conjunto de dados seja 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 e 9.6. Somando esses números, você recebe 54,5. Como você tem dez pontos de dados, divida o total por dez e a média é 5,45.
Em seguida, você precisa encontrar a variação para seus dados. Para fazer isso, subtraia a média do primeiro ponto de dados. Então, quadrada esse número. Anote o quadrado que você recebe e repita esse método para cada ponto de dados. Por fim, adicione os quadrados e divida essa soma pelo número de pontos de dados. Essa variação é a distância média entre os pontos e a média.
Usando o exemplo anterior, você faria primeiro 1,1-5,45 = -4,35; ao quadrado, isto é 18,9225. Se você repetir isso, adicione as somas e divida por dez, a variância é 6.5665. Se você quiser, você pode usar uma calculadora de variação on-line para fazer essa parte para você.
Para encontrar o desvio padrão, calcule a raiz quadrada da variação. Por exemplo, a raiz quadrada de 6.5665 é 2.56 quando arredondada. Você pode usar calculadoras on-line ou até mesmo a do seu smartphone para encontrar isso.
Finalmente, é hora de encontrar os três sigma acima da média. Multiplique três pelo desvio padrão e adicione a média. Então, (3x2,56) + 5,45 = 13,13. Este é o limite superior do intervalo normal.
Para encontrar a extremidade inferior, multiplique o desvio padrão por três e, em seguida, subtraia a média. (3x2,56) - 5,45 = 2,23. Quaisquer dados inferiores a 2,3 ou superiores a 13.13 estão fora do intervalo normal. Para este exemplo, 1.1 é uma anomalia.
