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6西格玛测量阶段数据收集确定抽样

张驰专栏  |      2017-04-25 08:53:31
引言:6西格玛测量阶段数据收集确定抽样,抽样是收集数据的终极陷阱,通过选择抽样的方式我们可以得到任何想要的结果。
6西格玛测量阶段数据收集确定抽样

抽样是收集数据的终极陷阱,通过选择抽样的方式我们可以得到任何想要的结果。实际上,除了老式的失实陈述外, 大数统计谎言都是通过巧妙地操纵抽样得到的。假设我们想要通过统计分析了解现实, 我们需要进行真正的随机抽样,因为统计分析仅仅适用于随机抽样的数据。 这意味着如果我们要抽取样本,例如,从过去12个月的20万张发票当中抽取1千张,那么, 这20万张发票当中的任何一张都有同样的机会被选中为样本, 这样才不存在影响结果的偏见。

现实中, 我们通常使用方便样本, 在选择统计分析的数据时,主要考虑的是便 利性。例如,一位同事可能花了相当大的精力编制和清理过去两个月中的发票数据。那么,一位同事可能花了相当大的精力编制和清理过去两个月中的发票数据。那么, 方便 的做法是运用这些数据而不是从过去12个月的发票中随机抽样。当我们使用方便 的样本时,我们必须努力检验这些数据是否存在偏见,这些数据是否能代表过去十二个月中的所有发票的数据。

最终,我们要对未来作出决策,因此,如果定价流程仍然保持不变, 我们需要确保所使用的数据能代表未来的数据,尽管目前还没有明显存在。如果在未来的前六个月当中流程会发生变化 ,那么, 考虑原来的数据 是毫无意义的,因为这些数据不能代表未来。

样本容量的大小很重要。如果样本量太小,即使它的选择不存在任何偏见,是随机抽样得到的样本,小规模本身同样会产生偏差,因为它不能代表流程。就好像是碰运气一样,选定的数据太大或太小,都 可能歪曲了我们正在努力改进的流程。因此,必须确保样本规模足够大。

样本容量太大也是个问题。原因之一是获得、整理和分析数据所需要的精力太大。另一个原因是统计方面的,我们可能得到误导性的结果,统计结果表面 来看是显著的, 但实际上可能并非如此。
选择样本容量的一个指导原则就是当所有的变量都是连续性时,使用变量个娄的10-15倍的样本数。当数据是离散型 时, 我们可能需要更多的样本,因为对每一个变量的每一种类别组合的每一个值,我们都想要10-15个数据——如,三个离散型变量,每个变量有四个水平, 那么, 我们将会得到4*4*4=64种组合!实践中,我们很少这么做。

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