Processo DMAIC di Six Sigma – Fase di misurazione – Variazione / Approccio discreto e continuo
Approccio discreto/per attributi: Il pagamento è stato contabilizzato in tempo? (Sì/No.) L’importo del pagamento era corretto? (Sì/No.) Questi sono esiti categorici binari; contarli produce dati numerici discreti.Approccio quantitativo: Quando è stato contabilizzato il pagamento? Registra le ore trascorse da un riferimento definito. Quale importo del pagamento è stato applicato? Registra il valore della transazione. Il tempo può essere modellato come continuo; il denaro presenta incrementi legati all’unità monetaria, anche se un’approssimazione continua può essere adatta ad alcune analisi.
Esempi di dati categorici e quantitativi:
- Tempo di risposta a un’e-mail: durata considerata come variabile continua.
- Punteggio di soddisfazione del cliente: una singola valutazione ordinata è ordinale. Trattare come continuo un punteggio numerico composito richiede ipotesi giustificate sulla scala e sul modello.
- Tempo di conversazione: durata considerata come variabile continua.
- Fatal Accuracy: definisci che cosa registra questa metrica. Un esito sì/no per ogni chiamata è binario; una percentuale calcolata su un numero fisso di chiamate presenta incrementi discreti. Un’approssimazione continua richiede una giustificazione.
- Valutazione in un sondaggio: una valutazione categorica ordinata è ordinale; i codici numerici delle categorie non stabiliscono distanze uguali.
- Numero di chiamate: un conteggio numerico discreto.
- Numero di operatori: un conteggio numerico discreto.
Riassumi i dati quantitativi con misure di tendenza centrale (posizione) e dispersione (variazione). Il diagramma mostra media, mediana, moda, intervallo di variazione e deviazione standard.
Caratteristiche dei dati quantitativi
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