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Ⅰ . Define Ⅰ. 정의(Define)

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Academic year: 2023

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(1)

차례표

(1) 히스토 그램

(3) 행렬도 (Matrix Plot)

Ⅰ. 정의 (Define)

(4) 주변 분포도 (Marginal Plot) (5) 상자그림 (Box Plot)

(6) 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics) (2) 산점도

(7) Pareto 차트 (8) 특성 요인도

Ⅰ. Define

(2)

Ⅰ. 정의 (Define) (1) 히스토그램

개념 이해

그래프는 6 시그마의 강력한 도구 중의 하나 입니다 . 문제가 발생했을 때 , 문제 해결을 위해 통계적 방법을 이용하기 전에 문제를 일으킨 원인에 대한 시각적 분석이 이루어져야 합니다 . 그래프를 그려봄으로써

프로세스의 Story 를 알 수 있다 . 통계량은 그래프로부터 얻어진 결론에 수학적 확인을 하고 싶을 때 사용됩니다 .

미니탭은 다양한 그래프를 제공합니다 .

여기에서는 많이 사용되는 9 개의 그래프와 통계량을 확인하는 방법을 다룰 것입니다 .

* 그래프를 이용한 분석 방법

● Data 의 분포 형태를 확인하기 위해 주로 사용하는 그래프 : 히스토그램 , 정규성검정

● 시간에 따른 변화 정도를 확인하기 위해 사용하는 그래프 : 시계열도

● 관계의 확인을 위해 주로 사용하는 그래프 : 산점도 , 행렬도 , 주변 분포도

● 집단간에 비교를 하기 위해 주로 사용하는 그래프 : Box Plot( 상자 그림 )

● 수집한 Data 에 대한 정보를 요약해서 확인할 때 사용하는 그래프 : 그래프 요약

(3)

Ⅰ. 정의 (Define) (1) 히스토그램

( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Height’ 의 히스토그램을 그리시오 . (\Data\Pulse.MTW)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

* 히스토 그램 : Y 축은 빈도를 나타내며 , X 축은 구간을 나타냅니다 . 그래프의 모양을 통해 , 정규분포의 유무 , 이상점의

유무 등을 확인할 수 있습니다 .

(4)

Ⅰ. 정의 (Define) (1) 히스토그램

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

그래프 → 히스토그램…

(5)

Ⅰ. 정의 (Define) (1) 히스토그램

Ⓐ 그래프의 형태를 선택하여 클릭 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

Ⓒ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘그래프변수’에 ‘ Height’ 열을 선택 합니다 .

Ⓓ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(6)

Ⅰ. 정의 (Define) (1) 히스토그램

‘Height 히스토그램’그래프출력창 입니다 .

(7)

(2) 산점도

Ⅰ. 정의 (Define)

( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Weight’(X 축 ) 와 ‘ Height’(Y 축 ) 의 산점도를 그리시오 . (\Data\Pulse.MTW)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

* 산점도 : 두 변수간의 상관 관계를 확인하고자 할 때 사용 합니다 .

(8)

Ⅰ. 정의 (Define) (2) 산점도

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

그래프 → 산점도…

(9)

Ⅰ. 정의 (Define) (2) 산점도

Ⓐ 그래프의 형태를 선택하여 클릭 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

Ⓒ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘ Y 변수’에 ‘ Height’ 열을 선택하고 , ‘X 변수’에 ‘ Weight’ 를 선택 합니다 .

Ⓓ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(10)

Ⅰ. 정의 (Define) (2) 산점도

‘Height 대 Weight 의 산점도’그래프출력창 입니다 .

(11)

Ⅰ. 정의 (Define) (2) 산점도

이상점 Data 를 확인하고 싶을 때

‘ 세션’을 활성화 한후 , 마우스의 왼쪽 단추를 눌러 보고서에 입력할 영역을 선택한후 , 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’

에서 ‘브러쉬’를 선택 합니다 .

(12)

Ⅰ. 정의 (Define) (2) 산점도

마우스의 왼쪽 단추를 눌러 산점도의 해당 점의 영역을 선택하면 , 점선 및 연두색으로 변환되고 , 새로운 창에 해당 점의 위치번호 가 표시 됩니다 . 여기서는 9 번째와 40 번째 Data 를 선택한 것을 보여 주고 있습니다 .

(13)

(3) 행렬도 (Matrix Plot)

Ⅰ. 정의 (Define)

( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Weight’, ‘Height’, ‘Pulse1’ 행렬도 (Matrix Plot) 를 그리시오 . (\Data\Pulse.MTW)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

* 행렬도 : 여러 변수의 상관 관계를 확인하고자 할 때 사용 합니다 .

(14)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

그래프 → 행렬도…

(3) 행렬도 (Matrix Plot)

(15)

Ⅰ. 정의 (Define)

Ⓐ 그래프의 형태를 선택하여 클릭 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

Ⓒ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘그래프변수’에 ‘ Pulse1’, ‘Height’, 그리고 , ‘Weight’ 열을 선택 합니다 .

Ⓓ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(3) 행렬도 (Matrix Plot)

(16)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘Pulse1, Height, Weight 의 행렬도’그래프출력창 입니다 .

(3) 행렬도 (Matrix Plot)

① ‘Pulse1’(Y 축 ) 과 ‘ Weight’(X 축 ) 의 산점도 입니다 .

② ‘Weight’(Y 축 ) 과 ‘ Height’(X 축 ) 의 산점도 입니다 .

(17)

(4) 주변 분포도 (Marginal Plot)

Ⅰ. 정의 (Define)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

* 주변 분포도 : 분포와 관계를 동시에 확인하고자 할 때 사용 합니다 .

( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Weight’(X 축 ) 와 ‘ Height’(Y 축 ) 의 주변 분포도를 그리시오 . (\Data\Pulse.MTW)

(18)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

그래프 → 주변 분포도…

(4) 주변 분포도 (Marginal Plot)

(19)

Ⅰ. 정의 (Define)

Ⓐ 그래프의 형태를 선택하여 클릭 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

Ⓒ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘ Y 변수’에 ‘ Height’ 열을 선택하고 , ‘X 변수’에 ‘ Weight’ 를 선택 합니다 .

Ⓓ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(4) 주변 분포도 (Marginal Plot)

(20)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘Height 대 Weight 의 주변분포도’그래프출력창 입니다 .

(4) 주변 분포도 (Marginal Plot)

(21)

(5) 상자그림 (Box Plot)

Ⅰ. 정의 (Define)

개념 이해

*

*

IQR 1.5IQR 1.5IQR

3IQR 3IQR

Q1 Q3

최대값

최소값 Mild

outliers Extreme outliers mild

outliers Extreme

outliers

* Box plot 을 통해 얻을 수 있는 정보

- 5 개의 통계량과 자료의 평균값 , 사분위수 범위를 쉽게 파악 - 이상치에 대한 추가적 조사를 할 수 있도록 함

- 자료 분포의 비대칭도를 파악자료의 평균과 중앙값을 비교 - 특히 그룹간의 분포를 비교하는 데 효과적

) 1 ( 3 3

4 ) 1 ( 2 2

4 ) 1 ( 1

%) 75 (

) (

%) 25 (

n n n

X Q

X Median

Q

X Q

■ 사분위수

* Box Plot 의 활용

중앙값 (Q2)

(22)

(5) 상자그림 (Box Plot)

Ⅰ. 정의 (Define)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 . ( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Activity’(X 축 ) 에 따른 ‘ Pulse1’(Y 축 ) 의 Box Plot 을 그리시오 . (\Data\Pulse.MT

W)

(23)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

그래프 → 상자 그림…

(5) 상자그림 (Box Plot)

(24)

Ⅰ. 정의 (Define)

Ⓐ 그래프의 형태를 선택하여 클릭 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

Ⓒ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘그래프 변수’에 ‘ Pulse1’ 열을 선택하고 ,

‘ 그룹화를 위한 범주형 변수’에 ‘ Activity’ 열을 선택 합니다 .

Ⓓ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(5) 상자그림 (Box Plot)

(25)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘Height 대 Weight 의 주변분포도’그래프출력창 입니다 .

(5) 상자그림 (Box Plot)

(26)

(6) 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics)

Ⅰ. 정의 (Define)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 . ( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Height’ 의 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics) 을 그리시오 . ( 유의수준 5%)

(\Data\Pulse.MTW)

* 그래프 요약 : Data 의 주요 통계량을 정리하고자 할 때 사용 합니다 .

(27)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

통계학 → 기초 통계학 → 그래프 요약…

(6) 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics)

(28)

Ⅰ. 정의 (Define)

Ⓐ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘변수’에 ‘ Height’ 열을 선택 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(6) 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics)

기준 변수 ( 옵션 ): 그룹화 변수의 각 수준에 대해 개별 그래픽 요약을 만들려면 기준 변수가 들어 있는 열을 입력합니다 . 열의 길이는 같아야 합니다 . 기준 변수 사용과 관련된 제한 사항에 대한 자세한 내용은 그래프 제한 사항을 참조하십시오 .

(29)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘Height 의 요약’그래프출력창 입니다 .

(6) 그래프 요약 (Display Descriptive Statistics)

① 정규성 검정에 대한 결과 입니다 . 현재 유의수준 ≪ P 값이 이므로 정규분포를 한다고 볼수 있습니다 .

여기의 정규성 검정은 ‘Anderson-Darling 법’에 의거하여 실시한 결과 입니다 .

② 추출된 표본 Data 의 개괄적인 결과 입니다 . 왜도가 약간 음의수 이므로 오른쪽으로 비대칭 ( 평균 > 중위수 ) 입니다 .

첨도 < 3 이므로 정규분포의 형태보다 많이 평평한 모양을 나타냅니다 .

③ 추출된 표본 Data 에 대한 Box Plot 결과 입니다 .

④ 추출된 표본 Data 에 신뢰구간에 대한 결과 입니다 . 평균 , 중위수 , 표준편차에 대한 신뢰구간을 제시하고 있습니다 .

(30)

(7) Pareto 차트

Ⅰ. 정의 (Define)

[1] Data

파일 열기

파일 → 워크시트 열기…

Ⓐ 해당 파일을 선택하여 클릭 합니다 . Ⓑ ‘ 열기’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 . ( 예제 ) Pulse.MTW 워크시트 파일을 이용해서 ‘ Height’ 의 Pareto 차트를 그리시오 . (\Data\Pulse.MTW)

* Pareto : 2:8 의 원리를 이용해서 주요한 핵심인자를 도출할 때 사용 합니다 .

(31)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’를 활성화한 그림 입니다 .

[2]

그래프 그리기

통계학 → 품질도구 → Pareto Chart…

(7) Pareto 차트

(32)

Ⅰ. 정의 (Define)

Ⓐ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다 .

여기서는 ‘차트 결점 데이터’에 ‘ Height’ 열을 선택 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다 .

(7) Pareto 차트

(33)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘Height 의 Pareto 차트’ 그래프 출력창 입니다 .

(7) Pareto 차트

(34)

(8) 특성요인도

Ⅰ. 정의 (Define)

( 예제 ) 아래의 특성요인도를 미니탭으로 작성 하시오 .

매출 목표 매출 목표 달성 달성 !!

!!

솔루션업체의 난립

고객 설득력 표준 format

경험부족

표준 방법론 미흡

지침서 부재

구축담당자

교육

H/W에 제한된 프로젝트 참여

컨설팅 가이드 부재

지역별 강세업체 존재

자료관 이해도 부족 자료관 전문 표준제안서 부재

표준 목차 부재

LockIn Point 미흡 16개인증업체의 과다경쟁

타사 벤치마킹 미흡 시간제약에 따른

임기응변식 대응

검증

전담인력 미흡

인원 수 부족

자료관 교육과정 부재 업무로 인한 교육기회저하

전문지식부족

개인의 경험 의존 문서화 체계 미흡 관리 Tool 부재

방법론이 적용된 프로젝트 수행 경험 부족

문서정리할 시간 부족

자문인력 미흡

시간

구축 Process

자사 솔루션 부재 검증체계 미비

제안서 작성

솔루션 검증능력 미흡

신속한 대응 부재

신규 시장

자료관 영업자료 ( 책자 ) 미흡

고객 방문 / 응대 / 컨설팅

업무량 초과

우선 순위 약함 우선 순위 낮음

관련 자료 미흡 업무 중복

솔루션 준비 미흡 제품별 차별화 미비 검증 항목 체계 미흡

협력체계 미흡

고객 상황 파악 미비

고객 정보 미흡

교육자료부재 구축능력 미흡

상담 능력 미흡

체계화된 Guide 미흡

가격 경쟁력 열세 표준제안서

부재

검증인력 미비

밀착력 부족

담당자 영업 미흡

총무과 담당자 영업 미흡 담당자 전산

지식 미흡

담당자 List 없음 홍보 부족

지역별 Ref 미흡

(35)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 워크시트’에 해당내용을 체계에 맞춰 입력 합니다 .

(8) 특성요인도

(36)

Ⅰ. 정의 (Define)

[2]

그래프 그리기

통계학 → 품질도구 → 특성요인도…

Ⓐ 1 차 원인의 해당열을 클릭하고 , 래이블을 입력 합니다 .

Ⓑ ‘ 하위’단추를 하위 인자를 입력 합니다 .

(8) 특성요인도

(37)

Ⅰ. 정의 (Define) (8) 특성요인도

Ⓐ 1 차 원인의 해당열을 클릭하고 , 래이블을 입력 합니다 .

Ⓑ ‘ 확인’단추를 앞의 창으로 돌아갑니다 .

Ⓒ 나머지 1 차 원인의 해당열을 클릭하고 , 래이블을 입력 합니다 . 다시 , 하위로 가서 2 차 원인이 입력되어있는 열을 찾아 클릭 합니다 . 같은 작업을 해당 원인을 추출하는 것이 모두 끝날 때 까지 반복 합니다 .

Ⓓ 불필요한 레이블은 삭제 합니다 .

Ⓔ ‘ 확인’ 단추를 눌러 다음단계로 진행 합니다 .

(38)

Ⅰ. 정의 (Define)

‘ 특성요인도’ 출력창 입니다 .

(8) 특성요인도

Minitab 에서 작성할수 있는 특성요인도는 2 차 원인까지만 추출이 가능 합니다 . 따라서 , Powerpoint 에 의해 작성하여 4 차이상의 고차원인까지 추출하는 것을 권합니다 .

참조

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