如何使用方差分析（ANOVA）？

如果问：六西格玛方法最需要的是什么？那就是数据。数据驱动着我们做出的决策、我们如何解释我们的运营以及组织内哪些领域需要改进。然而，并非所有数据都是平等创建的。更重要的是，数据集和点之间的解密可能非常麻烦。为了解决这个问题，您可以使用多种工具来正确分析数据。其中一个有用的工具是方差分析（ANOVA）。本文，我们将介绍方差分析，它是什么，如何使用它，以及它与六西格玛的关系。

一、什么是方差分析（ANOVA）

根据定义，方差分析是对不同数据组之间的差异进行统计分析的模型集合。同样，ANOVA分析了这些集合的程序及其运作方式。更简单地说，此工具有助于发现和可视化数据集中的差异。然而，并非所有的差异都是不好的。有时，新流程的实施会导致差异。然而，另一方面，差异可能意味着系统内的错误。

二、如何使用方差分析

当使用方差分析模型时，有三个主要概念你必须彻底理解。首先，你必须理解“Mean”。这是一组特定值的平均值。接下来是“标准偏差”。该术语计算数据集中的变化量。你可以从六西格玛中认出这个术语，因为西格玛是表示偏差的统计符号。最后，您必须了解p值。该术语表示某些项目在比较中可能是相同的。对于大多数计算，p值小于0.5表示两个项目不相同的可能性很大。

既然您知道了必须使用哪些值，现在就可以将数据集组织到表或图表中了。由于绘制数据结果非常耗时且容易出错，我们建议使用任意数量的统计软件。这些程序将以图形化方式显示数据，通常显示在称为箱线图的框中。因为每个软件都不同，所以您的图形也会有所不同。然而，箱线图是方差分析中最常见和最容易使用的形式。生成箱线图后，您将确切地看到数据集有多相似或不同。这些差异基于程序自动计算的平均值、标准偏差和p值。

三、方差分析和六西格玛

六西格玛是一种业务流程改进方法。因此，作为六西格玛专业人员，您的职责是找到改进现有系统的创新方法。当根本原因分析、DMAIC或DFSS无法准确描述错误的来源时，我们建议使用方差分析。此工具可以可视化与生产或制造中的错误相关的差异所在。尽管方差分析图表需要大量的原始数据，但您的努力将得到这一新见解的巨大回报。

与大多数六西格玛工具一样，方差分析需要精确性和准确性。当您或其他六西格玛同事收集数据时，请记住保持数据的条理性和清晰性。此外，与团队中的其他人进行沟通，以确保您在第一时间收集到正确的数据。