Six-Sigma-DMAIC-Prozess – Measure-Phase – Variation / Diskrete und stetige Betrachtung
Diskrete/attributive Betrachtung: Wurde die Zahlung rechtzeitig gebucht? (Ja/Nein.) War der Zahlungsbetrag korrekt? (Ja/Nein.) Das sind binäre kategoriale Ergebnisse; durch ihr Zählen entstehen diskrete numerische Daten.Quantitative Betrachtung: Wann wurde die Zahlung gebucht? Erfassen Sie die seit einem festgelegten Bezugspunkt verstrichenen Stunden. Welcher Zahlungsbetrag wurde angerechnet? Erfassen Sie den Transaktionswert. Zeit lässt sich stetig modellieren; Geldbeträge haben Abstufungen entsprechend der Währungseinheit, auch wenn für manche Analysen eine stetige Näherung geeignet sein kann.
Beispiele für kategoriale und quantitative Daten:
- Antwortzeit auf eine E-Mail: eine Zeitdauer als stetige Variable.
- Kundenzufriedenheitswert: Eine einzelne geordnete Bewertung ist ordinal. Einen zusammengesetzten numerischen Wert als stetig zu behandeln, erfordert begründete Annahmen zur Skala und zum Modell.
- Gesprächsdauer: eine Zeitdauer als stetige Variable.
- Fatal Accuracy: Definieren Sie, was diese Kennzahl erfasst. Ein Ja/Nein-Ergebnis je Anruf ist binär; ein Prozentsatz aus einer festen Anzahl von Anrufen hat diskrete Abstufungen. Eine stetige Näherung muss begründet werden.
- Umfragebewertung: Eine geordnete kategoriale Bewertung ist ordinal; numerische Kategoriecodes begründen keine gleichen Abstände.
- Anzahl der Anrufe: eine diskrete numerische Zählgröße.
- Anzahl der Agenten: eine diskrete numerische Zählgröße.
Fassen Sie quantitative Daten mit Maßen der zentralen Tendenz (Lage) und der Streuung (Variation) zusammen. Das Diagramm zeigt Mittelwert, Median, Modus, Spannweite und Standardabweichung.
Eigenschaften quantitativer Daten
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