六西格玛统计学中的变量类型

关于产品、服务、流程、个人或项目的数字信息称为数据。因为没有两个东西是完全一样的，数据是不一样的。我们称我们感兴趣的每一个特征为变量。在六西格玛中，术语CTQ用作产品、服务或流程的关键质量的缩写。此外，CTP用于表示产品或服务设计的关键流程。有两种类型的数据:质量数据和测量数据。

可以分类或用来记录某种现象发生次数的变量就是质量数据(也叫分类数据或计数数据)。质量数据将一个项目或一个人分为两种或两种以上的类型。例如，只有两种性别。在其他情况下，一些变量可以分为多种类型。比如产品和服务的缺陷，可能是多种原因造成的。质量数据包括特定类别中项目的数量或频率，不考虑类别的数量，它可能是样本中倾向于选举候选人的选民数量，也可能是某个产品或服务的某个缺陷发生的次数。计数数据包括某个项目或个人的某个现象出现的次数。比如一码布的疵点数量，或者高速公路某段某个时间经过的车的数量。

测量数据(也称为连续或可变数据)是对一个项目或个人的度量。从理论上讲，任何值都可以产生，只是受到测量过程精度的限制。测量数据的例子有:身高、体重、温度和周期时间。

变量也可以用测量的级别来描述。有四个测量级别:名义级别、顺序级别、间隔级别和比率级别。质量数据分为名义数据，如合格和不合格，开和关，男性和女性。这些数据不代表顺序关系。名义数据是最低形式的测量。Rank用于可以排序，但不能衡量具体大小的数据。例如，态度分为1-5的五个等级:1=非常不满意，2=不满意，3=不确定，4=满意，5=非常满意。等级数据的可扩展性强于质量数据。当然，顺序数据类和类的区别是无法衡量的。

测量数据可以分为区间水平数据。比率数据。对于区间数据，不同测量值之差是一个有意义的量，但没有真正的零点。对于比率数据来说，数据之间的差异不仅具有实际意义，而且具有真正的零点。华氏和摄氏是区间数据，因为30度和32度的差和38度和40度的差是一样的，只是没有真正的零点(华氏0度和摄氏0度是不一样的)。而重量和时间是比率变量，它们有真正的零点:比如0磅和0克是一样的，0石也是一样的。20分钟是10分钟的两倍，10分钟是5分钟的两倍。