THANG ĐO, LẤY MẪU VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ

Một đường nền đáng tin cậy không bắt đầu từ công thức thống kê, mà từ cách dữ liệu được định nghĩa, lựa chọn và kiểm tra trước khi tính toán. Nếu thang đo không phù hợp, mẫu bị thiên lệch hoặc dữ liệu gốc còn nhiều sai lệch, những con số trung bình hay biểu đồ dù trình bày rõ ràng vẫn có thể dẫn nhóm dự án đến một nhận định chưa chính xác về hiện trạng quá trình. Khóa học THANG ĐO, LẤY MẪU VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ giúp người học xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc cho giai đoạn Measure của DMAIC. Nội dung tập trung vào việc nhận diện các loại thang đo, lựa chọn phép tính phù hợp với từng loại dữ liệu, thiết kế phương án lấy mẫu và hiểu cách sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên, phân tầng, hệ thống hoặc theo cụm trong những bối cảnh vận hành khác nhau. Khóa học đồng thời hướng dẫn cách rà soát dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng, sai đơn vị và các giá trị bất thường trước khi phân tích. Người học được thực hành sử dụng trung bình, trung vị, độ phân tán, khoảng tứ phân vị cùng các biểu đồ phù hợp để mô tả hiện trạng quá trình. Qua đó, người học có thể xây dựng đường nền rõ ràng hơn, hạn chế sai lệch khi so sánh trước và sau cải tiến, đồng thời nâng cao chất lượng dữ liệu phục vụ phân tích và ra quyết định trong toàn bộ dự án.