Aunque algunos propietarios de negocios pueden desconfiar del uso de estadísticas, estas ecuaciones pueden ayudarlo a comprender mejor su empresa. Por ejemplo, comprender la regla de tres sigma puede ayudarlo a realizar cálculos específicos o identificar generalmente valores atípicos en su negocio. Sin embargo, debes aprender a usarlo correctamente para que esta ecuación sea efectiva.
¿Qué es 3 sigma?
Three sigma es un cálculo que proviene de las estadísticas. Los investigadores y estadísticos utilizan este cálculo para identificar valores atípicos en los datos y ajustar sus hallazgos en consecuencia. Lo hacen porque incluso los entornos bien controlados pueden dar resultados que un estudio no tiene en cuenta.
Por ejemplo, considere un ensayo de medicamentos recetados. Si la mayoría de los pacientes que tomaron el nuevo medicamento vieron mejoras dentro de cierto rango, pero un paciente tuvo un cambio increíble en su condición, es probable que algo más haya influido en este paciente, no en el fármaco del estudio.
3 sigma en los negocios
En los negocios, puede aplicar el principio de tres sigma a su análisis. Por ejemplo, es posible que desee ver cuánto gana su tienda en un viernes determinado. Si usa tres sigma, puede encontrar que el Black Friday está muy lejos del rango normal. Luego, puede decidir eliminar ese viernes de sus cálculos cuando determine cuánto gana el viernes promedio en su tienda.
También puede usar tres sigma para determinar si su control de calidad está en la meta. Si determina cuántos defectos tiene su compañía de fabricación por millón de unidades, puede decidir si un lote es particularmente defectuoso o si está dentro del rango apropiado.
En general, una regla de tres sigma significa 66,800 defectos por millón de productos. Algunas compañías se esfuerzan por seis sigma, que es 3.4 partes defectuosas por millón.
Términos que debes saber
Antes de poder calcular con precisión tres sigma, debe comprender lo que significan algunos de los términos. Primero está "sigma". En matemáticas, esta palabra a menudo se refiere al promedio o promedio de un conjunto de datos.
Una desviación estándar es una unidad que mide cuánto se aleja un punto de datos de la media. Three sigma determina qué puntos de datos se encuentran dentro de las tres desviaciones estándar de sigma en cualquier dirección, positiva o negativa.
Puede usar una "barra x" o un "gráfico r" para mostrar los resultados de los cálculos. Estos gráficos le ayudan a decidir si los datos que tiene son confiables.
Haz tus cálculos
Una vez que entienda el propósito del ejercicio y lo que significan los términos, puede sacar su calculadora.Primero, descubre la media de tus puntos de datos. Para hacer esto, simplemente sume cada número en el conjunto y divídalo por la cantidad de puntos de datos que tenga.
Por ejemplo, suponga que el conjunto de datos es 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 y 9.6. La suma de estos números le da 54.5. Como tiene diez puntos de datos, divida el total por diez y la media es de 5,45.
A continuación, necesita encontrar la varianza para sus datos. Para hacer esto, reste la media del primer punto de datos. Luego, cuadrar ese número. Escriba el cuadrado que obtiene, luego repita este método para cada punto de datos. Finalmente, agregue los cuadrados y divida esa suma por el número de puntos de datos. Esta varianza es la distancia promedio entre los puntos y la media.
Usando el ejemplo anterior, primero harías 1.1 - 5.45 = -4.35; al cuadrado, esto es 18.9225. Si repite esto, agregue las sumas y divida por diez, encontrará que la varianza es 6.5665. Si lo desea, puede usar una calculadora de variación en línea para hacer esta parte por usted.
Para encontrar la desviación estándar, calcula la raíz cuadrada de la varianza. Para el ejemplo, la raíz cuadrada de 6.5665 es 2.56 cuando se redondea. Puede encontrar calculadoras en línea o incluso la que está en su teléfono inteligente para encontrar esto.
Finalmente, es hora de encontrar el sigma tres por encima de la media. Multiplica tres por la desviación estándar, luego suma la media. Entonces, (3x2.56) + 5.45 = 13.13. Este es el extremo alto del rango normal.
Para encontrar el extremo bajo, multiplique la desviación estándar por tres y luego reste la media. (3x2.56) - 5.45 = 2.23. Cualquier dato que sea inferior a 2.3 o superior a 13.13 está fuera del rango normal. Para este ejemplo, 1.1 es una anomalía.
