PLOS.org đã công bố một bài viết có tựa đề “Mười Quy Tắc Đơn Giản cho Thực Hành Thống Kê Hiệu Quả.” Những quy tắc này hữu ích khi xem xét dữ liệu trước khi kết luận và đưa ra quyết định. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ 10 quy tắc. Được điều chỉnh để phản ánh đa dạng người dùng dữ liệu khi đưa ra quyết định của họ.
1. PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ DỮ LIỆU TRẢ LỜI CÁC CÂU HỎI KHOA HỌC CỤ THỂ
Người mới hoặc ít sử dụng thống kê thường nhấn mạnh vào việc tìm kiếm phương pháp “đúng” để sử dụng. Thường tập trung vào cấu trúc hoặc định dạng của dữ liệu của họ, thay vì suy nghĩ về cách dữ liệu có thể trả lời một câu hỏi quan trọng. Nhưng việc chọn phương pháp dựa trên dữ liệu chẳng khác nào đặt xe trước ngựa. Thay vào đó, chúng ta nên bắt đầu bằng cách xác định rõ câu hỏi mà chúng ta đang cố gắng trả lời. Tiếp, chúng ta có thể tìm kiếm một phương pháp sử dụng dữ liệu để trả lời câu hỏi đó.
2. TÍN HIỆU LUÔN ĐI KÈM VỚI “NHIỄU”
Nếu bạn quen với biểu đồ kiểm soát được sử dụng trong kiểm soát quy trình thống kê (SPC) hoặc Pha Kiểm soát của một dự án DMAIC Six Sigma. Bạn sẽ biết rằng chúng cho phép bạn phân biệt sự biến đổi trong quy trình quan trọng (biến đổi nguyên nhân đặc biệt) so với biến đổi bình thường của quy trình không cần phải điều tra hoặc sửa đổi.
Khi chúng ta thu thập và phân tích dữ liệu, một phần trong những gì chúng ta thấy trong kết quả sẽ là do biến thiên cố hữu. Các đo lường về xác suất cho các phân tích, như khoảng tin cậy, rất quan trọng vì chúng giúp chúng ta hiểu và tính toán cho “nhiễu” này.
3. LÊN KẾ HOẠCH TRƯỚC
Hãy tưởng tượng bạn đang bắt đầu một dự án DMAIC. Việc xem xét và phát triển câu hỏi tốt ngay từ đầu của một dự án – giai đoạn ĐỊNH RÕ – sẽ giúp bạn đảm bảo rằng bạn đang thu thập được dữ liệu đúng trong giai đoạn ĐO LƯỜNG. Điều này, lần lượt, sẽ dẫn đến một giai đoạn PHÂN TÍCH mượt mà và ít căng thẳng hơn – và có thể là các giai đoạn CẢI TIẾN và KIỂM SOÁT cũng thành công hơn.
4. LO LẮNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU
“Bạn có tin tưởng vào dữ liệu của mình không?” Giảng viên Six Sigma của tôi đã hỏi câu đó với chúng tôi nhiều lần đến mức, mỗi khi tôi mở Minitab, câu hỏi đó vẫn hiện về trong đầu tôi.
Nếu bạn không tin tưởng vào dữ liệu của mình, đừng sử dụng nó. Nhiều người cho rằng dữ liệu nhận được luôn chính xác, đặc biệt khi sử dụng các công cụ đo lường tự động. Nhưng làm sao bạn biết chúng đo chính xác? Làm sao bạn biết các công cụ đã được hiệu chuẩn đúng? Nếu không kiểm tra, bạn sẽ không biết và không thể tin tưởng vào dữ liệu. May mắn thay, với các phương pháp phân tích hệ thống đo lường như gage R&R và phân tích sự đồng thuận về thuộc tính, chúng ta không cần tin tưởng mù quáng vào chất lượng dữ liệu.
5. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ KHÔNG CHỈ LÀ MỘT TẬP HỢP CÁC PHÉP TÍNH
Các kỹ thuật thống kê thường được gọi là “công cụ,” và đó là một phép tương đối chính xác. bạn có thể áp dụng ANOVA, hồi quy, hoặc phân tích chuỗi thời gian cho cùng một tập dữ liệu, nhưng công cụ phù hợp phụ thuộc vào điều bạn muốn hiểu.
Để mở rộng phép tượng trưng hơn, giống như chúng ta có cưa tròn, cưa cọ, và cưa góc cho các nhiệm vụ rất cụ thể, mỗi họ phương pháp thống kê cũng bao gồm các công cụ chuyên biệt được thiết kế để xử lý các tình huống cụ thể. Điểm chính là chúng ta lựa chọn một công cụ để hỗ trợ phân tích của chúng ta, không phải để xác định nó.
6. GIỮ NÓ MỘT CÁCH ĐƠN GIẢN
Nhiểu quy trình từ bản chất đã rất phức tạp và lộn xộn. Nếu bạn có hàng chục biến số đầu vào và cho ra nhiều kết quả khác nhau thì việc phân tích chúng sẽ đòi hỏi nhiều bước, tính toán phức tạp.
Thực tế thì việc làm quá phức tạp có thể làm cho kết quả ít có ý nghĩa hơn và không đáng tin cậy. Bạn có thể không cần một mô hình phức tạp bao gồm 15 yếu tố nếu bạn có thể cải thiện kết quả bằng cách tối ưu ba hoặc bốn đầu vào quan trọng. Nếu bạn có nhiều yếu tố đầu vào thì cần phải có một thí nghiệm sàng lọc ngắn để xác định những yếu tố quan trọng và không quan trọng.
7. CUNG CẤP ĐÁNH GIÁ VỀ SỰ BIẾN
Không mô hình nào là hoàn hảo. Không phân tích nào đều tính đến tất cả các biến thể quan sát được. Mọi phân tích đều bao gồm một mức độ không chắc chắn. Do đó, không phát hiện thống kê nào là chắc chắn 100%.
Nếu bạn là người ra quyết định, hãy chắc chắn rằng bạn hiểu rõ các rủi ro của việc đưa ra một kết luận sai lầm dựa trên phân tích hiện tại. Nếu bạn chia sẻ kết quả của mình với các bên liên quan và các nhà quản trị, đặc biệt là nếu họ không có kỹ năng thống kê, hãy chắc chắn rằng bạn đã truyền đạt mức độ rủi ro đó cho họ bằng cách cung cấp và giải thích các khoảng tin cậy, các ranh giới lỗi, hoặc các biện pháp không chắc chắn khác phù hợp.
8. KIỂM TRA CÁC GIẢ THUYẾT
Các phương pháp thống kê khác nhau được dựa trên các giả định khác nhau về dữ liệu đang được phân tích. Tuy nhiên, việc không xác minh những giả định đó có thể dẫn đến kết quả không đáng tin cậy và không nên được sử dụng để ra quyết định, vì vậy đừng bỏ qua bước đó. Nếu bạn không chắc chắn về các giả định cho một phân tích thống kê, menu Assistant của Minitab giải thích chúng, và thậm chí có thể ghi chú các vi phạm của các giả định trước khi bạn đưa ra kết luận sai lầm từ một phân tích lạc hậu.
9. XÁC MINH THÀNH CÔNG
Trong nghiên cứu, việc nhân bản một nghiên cứu bởi một nhà khoa học khác, độc lập, là rất quan trọng. Điều này chứng minh rằng kết quả của nghiên cứu không phải là một sự tình cờ, và cung cấp thêm bằng chứng để hỗ trợ giả thuyết đã đề ra.
Tương tự, khi một dự án chất lượng dẫn đến cải tiến lớn, không nên coi đó là chắc chắn rằng lợi ích sẽ được duy trì – chúng cần được kiểm tra và xác nhận qua thời gian. Biểu đồ kiểm soát thường được sử dụng để đảm bảo rằng lợi ích của dự án được duy trì, nhưng tùy thuộc vào quy trình và bản chất của cải tiến, cũng có thể sử dụng các phương pháp khác như kiểm định giả thuyết, phân tích khả năng.
10. CHIA SẺ CÁCH BẠN LÀM
Nếu một người đồng nghiệp ở tổ chức khác đã giải quyết một vấn đề giống với vấn đề mà bạn đang đối mặt, liệu bạn có muốn xem xét xem một phương pháp tương tự có thể hoạt động cho bạn không? Các tổ chức như ASQ và các diễn đàn như iSixSigma.com giúp các chuyên gia chất lượng mạng lưới và chia sẻ thành công của họ để chúng ta có thể cùng nhau trở nên giỏi hơn trong công việc của mình.
Kết luận:
Và ở đây tại Minitab, chúng tôi thích chia sẻ các nghiên cứu trường hợp và ví dụ về cách mọi người đã giải quyết các vấn đề bằng phân tích dữ liệu, nữa.
Bạn có thể tham khảo giá bản quyền phần mềm Minitab chính hãng
Ngoài ra, nếu có nhu cầu tư vấn cụ thể, vui lòng liên hệ ngay với JYW Soft để được nhận báo giá và tư vấn về sản phẩm kỹ hơn:
Hotline: 024 6682 0511
Email: sale@jywsoft.com
Website: https://minitabvietnam.com/
Add: Tầng 4, Tòa nhà N01-T4, Khu Đoàn Ngoại Giao, P. XuânTảo, Q. Bắc Từ Liêm, TP. Hà Nội