El uso de sigma, también conocido como desviación estándar, puede ser confuso. Sin embargo, es una gran herramienta para analizar cualquier conjunto de datos. El uso de límites de control sigma dos puede beneficiar su análisis al eliminar los datos que no necesita y atenerse solo a los datos pertinentes a la mano. Lo mejor de todo, ya que la teoría detrás de los límites de control se basa en la desviación estándar, hay muy poca matemática involucrada.
Desviación estándar
Las mediciones de Sigma de cualquier tipo se basan en la desviación estándar de una serie de números. La desviación estándar es una medida de la variabilidad dentro de un conjunto de cifras. Un conjunto de datos con una pequeña cantidad de diferencia entre los números tendrá una pequeña desviación estándar, mientras que un conjunto de datos con todo tipo de números diferentes tendrá una desviación estándar más alta. La desviación estándar de un conjunto de números está representada por el carácter griego sigma, que es de donde provienen los términos dos sigma, tres sigma y seis sigma.
Distribución normal
El uso de la desviación estándar depende en gran medida de una distribución normal, lo que significa que los números dentro del conjunto de datos están relativamente comprimidos. La mayoría de los números se encuentran bastante cerca de la media, con pocos valores atípicos que distorsionan los datos. Si la distribución de un conjunto de datos no es normal, el análisis que usa la desviación estándar no funciona. Sin embargo, si el conjunto de datos cae dentro de la distribución normal, puede aprender mucho sobre los datos utilizando la desviación estándar.
Dos sigma
La distribución normal muestra cómo caerán los números según la desviación estándar del conjunto de datos. Las reglas de la distribución normal dictan que el 68 por ciento de todos los números caerán dentro de una desviación estándar de la media, también conocida como el promedio de todos los números en el conjunto de datos. Agregar desviaciones estándar a la ecuación significa que se incluyen más números; Usando la distribución normal, el 95 por ciento de todos los datos está dentro de dos desviaciones estándar de la media. Este 95 por ciento es un intervalo de confianza muy común que se utiliza al probar hipótesis, ya que excluye los valores atípicos y se mantiene en el suministro principal de datos.
Two-sigma en los negocios
Si bien two-sigma proporciona un buen nivel de confianza para el análisis, no es una buena metodología para la producción. Si los límites de control de cualquier proceso de producción están dentro de dos desviaciones estándar de la media, ese proceso está en serios problemas. Esencialmente dice que de un millón de unidades producidas, más de 300,000 serán defectuosas. Esta es una forma extremadamente ineficiente de producir cualquier producto. Producir incluso a una tasa de tres sigma reduciría ese nivel de defectos a 66,000; Si bien esto no es en absoluto perfecto, es casi un 500 por ciento más eficiente que producir en dos sigma.
