Standart sapma olarak da bilinen sigma kullanımı kafa karıştırıcı olabilir. Ancak, herhangi bir veri kümesini analiz etmek için harika bir araçtır. İki sigma kontrol limitlerini kullanmak, ihtiyaç duymadığınız verileri keserek ve yalnızca eldeki ilgili verilere yapıştırarak analizinize fayda sağlayabilir. Hepsinden iyisi, kontrol sınırlarının arkasındaki teori standart sapmaya dayandığından, çok az matematik vardır.
Standart sapma
Her çeşit Sigma ölçümü, bir seri sayının standart sapmasına dayanır. Standart sapma, bir rakamlar dizisindeki değişkenlik ölçüsüdür. Sayılar arasında az miktarda fark olan bir veri seti küçük bir standart sapmaya sahip olurken, her çeşit farklı sayılarla ayarlanan bir veri daha yüksek bir standart sapmaya sahip olacaktır. Bir sayı kümesinin standart sapması, Yunanca sigma karakteri ile temsil edilir, ki burada iki sigma, üç sigma ve altı sigma gibi terimler gelir.
Normal dağılım
Standart sapmanın kullanımı büyük ölçüde normal bir dağılıma bağlıdır; bu, veri setindeki sayıların nispeten sıkıştırıldığı anlamına gelir. Sayıların çoğu ortalamanın oldukça yakınında, birkaç aykırı veriyi eğriyor. Bir veri kümesi için dağılım normal değilse, standart sapma kullanarak analiz çalışmaz. Bununla birlikte, eğer veri seti normal dağılım içinde kalıyorsa, standart sapmayı kullanarak veriler hakkında çok şey öğrenebilirsiniz.
İki Sigma
Normal dağılım, veri kümesinin standart sapmasına bağlı olarak sayıların nasıl düşeceğini gösterir. Normal dağılımın kuralları, tüm sayıların yüzde 68'inin, veri kümesindeki tüm sayıların ortalaması olarak da bilinen ortalamanın standart bir sapmasına dahil olacağını belirtir. Denklemde standart sapmalar eklemek, daha fazla sayının dahil edilmesi anlamına gelir; normal dağılım kullanılarak, tüm verilerin yüzde 95'i ortalamanın iki standart sapması içerisindedir. Bu yüzde 95, aykırı değerleri dışladığı ve ana veri kaynağına bağlı olduğu için hipotezleri kanıtlarken kullanılan çok yaygın bir güven aralığıdır.
İşletmelerde İki Sigma
İki sigma analiz için iyi bir güven düzeyi sağlarken, üretim için iyi bir metodoloji değildir. Herhangi bir üretim sürecinin kontrol limitleri, ortalamanın iki standart sapması içerisinde ise, bu işlem ciddi bir sıkıntıda demektir. Esasen, üretilen bir milyon üniteden 300.000'den fazlasının arızalı olacağını söylüyor. Bu, herhangi bir mal üretmek için son derece yetersiz bir yoldur. Üç sigma hızında bile üretim yapmak, bu kusur seviyesini 66.000'e düşürür; bu hiçbir şekilde mükemmel olmasa da, iki sigmada üretmekten daha yaklaşık yüzde 500 daha verimli.
