Việc sử dụng sigma, còn được gọi là độ lệch chuẩn, có thể gây nhầm lẫn. Tuy nhiên, đây là một công cụ tuyệt vời để phân tích bất kỳ bộ dữ liệu nào. Sử dụng các giới hạn kiểm soát hai sigma có thể có lợi cho phân tích của bạn bằng cách loại bỏ dữ liệu bạn không cần và chỉ bám vào dữ liệu thích hợp trong tay. Trên hết, vì lý thuyết đằng sau các giới hạn kiểm soát dựa trên độ lệch chuẩn, nên có rất ít toán học liên quan.
Độ lệch chuẩn
Các phép đo Sigma của bất kỳ loại nào đều dựa trên độ lệch chuẩn của một dãy số. Độ lệch chuẩn là thước đo độ biến thiên trong một tập hợp các số liệu. Một tập dữ liệu có một lượng chênh lệch nhỏ giữa các số sẽ có độ lệch chuẩn nhỏ, trong khi đó tập dữ liệu có tất cả các loại số khác nhau sẽ có độ lệch chuẩn cao hơn. Độ lệch chuẩn của một tập hợp số được biểu thị bằng sigma ký tự Hy Lạp, đó là nơi các thuật ngữ như hai sigma, ba sigma và sáu sigma xuất phát.
Phân phối bình thường
Việc sử dụng độ lệch chuẩn phụ thuộc phần lớn vào phân phối bình thường, điều đó có nghĩa là các số trong tập dữ liệu tương đối bị nén. Hầu hết các con số nằm khá gần với giá trị trung bình, với một vài ngoại lệ làm lệch dữ liệu. Nếu phân phối cho một tập dữ liệu không bình thường, phân tích sử dụng độ lệch chuẩn không hoạt động. Tuy nhiên, nếu tập dữ liệu không nằm trong phân phối bình thường, bạn có thể tìm hiểu rất nhiều về dữ liệu bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn.
Hai-Sigma
Phân phối bình thường cho thấy số lượng sẽ giảm như thế nào dựa trên độ lệch chuẩn của tập dữ liệu. Các quy tắc của phân phối bình thường chỉ ra rằng 68 phần trăm của tất cả các số sẽ nằm trong một độ lệch chuẩn của giá trị trung bình, còn được gọi là trung bình của tất cả các số trong tập dữ liệu. Thêm độ lệch chuẩn vào phương trình có nghĩa là bao gồm nhiều số hơn; sử dụng phân phối bình thường, 95 phần trăm của tất cả dữ liệu nằm trong hai độ lệch chuẩn của giá trị trung bình. 95 phần trăm này là khoảng tin cậy rất phổ biến được sử dụng khi chứng minh các giả thuyết, vì nó loại trừ các ngoại lệ và dính vào nguồn cung cấp dữ liệu chính.
Hai Sigma trong kinh doanh
Mặc dù hai sigma cho mức độ tin cậy tốt để phân tích, nhưng nó không phải là một phương pháp tốt cho sản xuất. Nếu các giới hạn kiểm soát của bất kỳ quy trình sản xuất nào nằm trong hai độ lệch chuẩn của giá trị trung bình, thì quá trình đó sẽ gặp rắc rối nghiêm trọng. Về cơ bản nó nói rằng trong số một triệu chiếc được sản xuất, hơn 300.000 chiếc sẽ bị lỗi. Đây là một cách cực kỳ không hiệu quả để sản xuất bất kỳ hàng hóa. Sản xuất với tốc độ ba sigma sẽ giảm mức khiếm khuyết đó xuống còn 66.000; trong khi điều này không có nghĩa là hoàn hảo, nó hiệu quả hơn gần 500 phần trăm so với sản xuất ở hai sigma.
