[직딩잇템] 어서와 데이터는 처음이지 - Part2. 효과 검증을 위한 기초 개념: Chapter 7. 6시그마? 들어는 봤는데 정확히 뭐지? - 표준화의 응용

Chapter 7. 6시그마? 들어는 봤는데 정확히 뭐지? - 표준화의 응용

6sigma의 단위

6sigma
  - 공장 불량률
  - 품질 관리
  - 업무 효율
  - 다양하게 이용

표준화 공식
  - 표준점수로 바꿔주는 공식
  - 거리(편차)를 '표준 편차' 단위로 나타내는 것
  - Z = X-μ/σ

6sigma = 6σ

6sigma의 진짜 의미

품질 관리에서 어떻게 사용하고 있을까?

95% 확률을 나타내는 Z 값 = 1.96
-> 어떤 데이터를 표준화 했을 때 표준편차 대비 2배(2σ)까지 거리의 표준점수들이 전체 데이터의 95%를 커버하는 구간이다
-> 2σ 범위 내에 데이터의 95%가 존재 하고 있다

※ Z 값이 커지면 확률(밑넓이)은 줄어든다

정상일 확률이 엄청나게 높고 불량일 확률은 엄청나게 낮다는 것
=> 엄청 낮은 불량률!

 

정리

1. 확률과 Z : 표준정규분포를 이용하면 Z를 이용해서 밑넓이(확률)을 구하는 것 뿐만 아니라 특정 확률을 이루는 Z의 구간을 구할 수도 있음
2. Z의 절대값이 커진다는 의미
  - 표준정규분포의 양 극단으로 감
  - -Z~+Z 사이의 구간을 벗어나는 영역의 확률은 점점 작아지게 됨
3. 6sigma : 확률적으로 엄청 낮은 불량률