O uso do sigma, também conhecido como desvio padrão, pode ser confuso. No entanto, é uma ótima ferramenta para analisar qualquer conjunto de dados. O uso de limites de controle b sigma pode beneficiar sua análise cortando os dados que você não precisa e mantendo apenas os dados pertinentes em mãos. O melhor de tudo, desde que a teoria por trás dos limites de controle é baseada no desvio padrão, há muito pouca matemática envolvida.
Desvio padrão
Medições Sigma de qualquer tipo são baseadas no desvio padrão de uma série de números. O desvio padrão é uma medida da variabilidade dentro de um conjunto de figuras. Um conjunto de dados com uma pequena quantidade de diferença entre os números terá um pequeno desvio padrão, enquanto um conjunto de dados com todos os tipos de números diferentes terá um desvio padrão maior. O desvio padrão de um conjunto de números é representado pelo caractere grego sigma, que é onde os termos como dois-sigma, três-sigma e seis-sigma vêm.
Distribuição normal
O uso do desvio padrão é amplamente dependente de uma distribuição normal, o que significa que os números dentro do conjunto de dados são relativamente compactados. A maioria dos números está bem próxima da média, com poucos discrepâncias distorcendo os dados. Se a distribuição para um conjunto de dados não for normal, a análise usando o desvio padrão não funcionará. No entanto, se o conjunto de dados estiver dentro da distribuição normal, você poderá aprender muito sobre os dados usando o desvio padrão.
Dois Sigma
A distribuição normal mostra como os números cairão com base no desvio padrão do conjunto de dados. As regras da distribuição normal ditam que 68% de todos os números estarão dentro de um desvio padrão da média, também conhecida como a média de todos os números no conjunto de dados. Adicionar desvios padrão à equação significa que mais números são incluídos; usando a distribuição normal, 95% de todos os dados estão dentro de dois desvios padrão da média. Este 95 por cento é um intervalo de confiança muito comum usado para provar hipóteses, pois exclui outliers e mantém o principal fornecimento de dados.
Two-Sigma in Business
Enquanto o two-sigma oferece um bom nível de confiança para análise, não é uma boa metodologia para produção. Se os limites de controle de qualquer processo de produção estiverem dentro de dois desvios padrão da média, esse processo estará em sérios problemas. Essencialmente, diz que, de um milhão de unidades produzidas, mais de 300.000 estarão com defeito. Essa é uma maneira extremamente ineficiente de produzir qualquer mercadoria. Produzir até mesmo uma taxa de três sigma traria esse nível de defeito para 66.000; enquanto isso não é perfeito, é quase 500% mais eficiente do que produzir em dois sigma.
