L'intuizione può portarti molto lontano nel mondo degli affari, ma ci sono momenti in cui hai bisogno di dati complessi da analizzare e numeri da crunch. Il processo Six Sigma per il raggiungimento di processi aziendali di alta qualità definisce diversi tipi di dati. I dati degli attributi sono di tipo sì o no, ad esempio se un interruttore della luce è acceso o spento. I dati variabili riguardano la misurazione, come ad esempio il cambiamento dei livelli di luce quando si regola un dimmer. Sono entrambe informazioni importanti, ma i dati variabili di solito sono più utili.
Variabile vs. Attributo
I dati degli attributi si concentrano sui numeri, i dati variabili si concentrano sulle misurazioni. Ad esempio, supponiamo che tu stia raccogliendo dati su prodotti difettosi che la linea di assemblaggio risulta. I dati degli attributi semplicemente classificano l'output come difettoso o non difettoso. Se si raccolgono dati variabili, è possibile valutare la gravità di ciascun prodotto difettoso: 10 percento errato, 20 percento errato e così via.
Nessuno di questi è intrinsecamente sbagliato. Tutto dipende da come si desidera utilizzare i dati. Se stai praticando l'approccio Six Sigma e vuoi vedere quanti prodotti soddisfano i tuoi standard elevati, i dati degli attributi potrebbero fare il trucco. Se si desidera misurare la qualità di ciascun prodotto, i dati variabili sono probabilmente più utili.
Benefici dei dati degli attributi
Esistono altri modi per classificare i dati. I dati che non si adattano bene ai numeri, come il colore o il gusto, sono chiamati dati qualitativi, ad esempio. I dati degli attributi sono più semplici da raccogliere rispetto ai dati qualitativi, quindi è una buona scelta se stai osservando una condizione binaria, in cui ci sono solo due alternative:
- Il prodotto funziona o non funziona.
- Il venditore ha chiuso l'accordo o lei no.
- Le parti si adattano allo slot a cui dovrebbero appartenere o non lo fanno.
- Gli studenti superano il test o falliscono.
È possibile compilare i dati degli attributi per vedere quanto bene il processo, le attrezzature o il personale stanno eseguendo. Se vuoi che l'80 percento dei tuoi studenti superi gli esami finali e solo il 20 percento lo faccia, questo mostra un problema. Che si tratti del corpo studentesco, degli insegnanti o di qualche altra questione dovrà essere determinata.
Benefici dei dati variabili
I dati variabili possono dirti molte cose che i dati degli attributi non possono. Supponiamo che stiate testando nuove travi da usare in un progetto di costruzione. I dati degli attributi ti indicano la percentuale di travi che si trovano sotto il carico che hai caricato. I dati variabili possono dirti se una trave specifica che supera il test potrebbe essere pericolosamente vicina a cedere. Se vuoi sapere in che modo gli studenti non hanno superato gli esami, i dati variabili possono darti la risposta.
