如何收集‘优质’数据?

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精益、质量、改善工具?

所谓改善工具,就是对某种问题提出解决方案的工具。

但是,在现场正确的使用该工具的人却并不多。

将现场可能发生的问题总括起来,本次连载通过问答的方式进行说明,

将工具的活用等方法用简单易懂的方式进行介绍。

Q_008:

在所有工具、技法、方法中,重要的是数据收集,如何才能收集到可利用的'优质’数据?

:

数据收集是质量管理活动中最基本的事项。 如果缺了这个,那就是"没有馅儿的馅饼"。

为了收集所提到的"优质数据",大体需要两点。

第一,是收集数据值的准确性,

第二,是合适(适当)的抽样(Sampling)方法。

确保数据准确性是指在采集被测量体的物性、化学特性过程中,将误差最小化,为此,测量仪器必须准确的指示准确的值,而测量者必须正确读取。

如果这两个过程中有任何一个缺陷,那么收集的数据的可靠性(可信度)就会下降。

为了确保准确性,广泛使用的方法是"Gage(测量仪器) R&R( Repeatability & Reproducibility重复性和再现性)"。

其次,适当的抽样方法是抽取能够直接反映某组数据特性的标本(样本)。

例如:为了预测某国总统大选,A党候选人和B党候选人的支持率,必须对某国所有国民和"A党"全体党员进行调查,但无论从时间、费用成本上来看,这几乎是不可能的,所以要抽取能够代表全体意见的标本来进行预测。

为了确保对此的代表性,就需要要使用正确的抽样方法。

抽样方法有单纯的随机抽样、之字形抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等多种方式,可选择能够准确反映对象特性特点的方法并使用。



2021-05-15 原文

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