Processus DMAIC de Six Sigma – Phase Mesurer – Variation / Approche discrète et approche continue
Approche discrète/par attributs : Le paiement a-t-il été comptabilisé à temps ? (Oui/Non.) Le montant du paiement était-il correct ? (Oui/Non.) Ce sont des résultats catégoriels binaires ; les compter produit des données numériques discrètes.Approche quantitative : Quand le paiement a-t-il été comptabilisé ? Enregistrez le nombre d’heures écoulées depuis une référence définie. Quel montant a été imputé ? Enregistrez la valeur de la transaction. Le temps peut être modélisé comme continu ; les montants monétaires ont des incréments liés à l’unité monétaire, même si une approximation continue peut convenir à certaines analyses.
Exemples de données catégorielles et quantitatives :
- Délai de réponse à un courriel : durée considérée comme une variable continue.
- Score de satisfaction client : une évaluation individuelle ordonnée est ordinale. Traiter un score numérique composite comme continu exige des hypothèses justifiées sur l’échelle et le modèle.
- Temps de conversation : durée considérée comme une variable continue.
- Fatal Accuracy : définissez ce que mesure cet indicateur. Un résultat oui/non pour chaque appel est binaire ; un pourcentage calculé sur un nombre fixe d’appels évolue par incréments discrets. Une approximation continue doit être justifiée.
- Évaluation dans une enquête : une évaluation catégorielle ordonnée est ordinale ; les codes numériques des catégories n’établissent pas des écarts égaux.
- Nombre d’appels : un dénombrement numérique discret.
- Nombre d’agents : un dénombrement numérique discret.
Résumez les données quantitatives par des mesures de tendance centrale (position) et de dispersion (variation). Le schéma présente la moyenne, la médiane, le mode, l’étendue et l’écart-type.
Caractéristiques des données quantitatives
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