통계 및 품질 향상을 위한 팁과 기법

병원균은 식품에 절대 있어서는 안 될 존재입니다. 아주 작은 박테리아, 바이러스 또는 미생물도 접촉한 사람에게 질병과 감염을 일으킬 수 있으니까요. 특히 식음료 제조업체의 경우 소비자의 건강에 이상이 생기지 않도록 반드시 자사 제품의 식품 안전성을 보장해야 합니다. 하지만 완벽한 예방이란 거의 불가능합니다. 식품 안전성에 이상이 발생한 경우 고장 모드와 영향 분석(FMEA)이 도움이 됩니다.

Minitab 인터페이스에 간편하게 맞춤 분석을 추가하는 방법을 찾고 계셨다면 계속 읽어보세요. Minitab의 새로운 Python 통합 기능을 통해 Minitab의 인터페이스에서 버튼 하나만으로 손쉽게 맞춤 Python 코드를 실행할 수 있습니다. 프로그래밍 지식이 없어도 걱정하지 마세요. 프로그래머가 아닌 저도 할 수 있으니 여러분도 하실 수 있습니다.

데이터 분석가는 밤에 양을 세는 것이 아니라 양들이 울타리를 뛰어넘을 때 그리는 우아한 종 모양의 곡선을 생각한답니다. 정규 분포라고 하는 이 곡선은 바로 통계 분석에서 가장 중요한 개념 중 하나인 중심 극한 정리를 이해하는 시작점입니다.

이제 어디서든 코로나19에 관한 뉴스를 보고 듣지 않을 수가 없게 되었습니다. 하지만 전 세계의 사람들이 뛰어난 의지로 어려움을 극복하며 백신을 찾기 위한 노력을 지속하면서 일부 좋은 소식도 들려오고 있습니다. 또한 의료시스템이 유례없는 시험대에 오른 어려운 시기에도 Adventist HealthCare와 같은 기관들은 이러한 상황을 극복하기 위해 노력하고 있습니다.

절차를 통해서 점점 더 많은 관찰 데이터를 수집함에 따라, 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 새로운 도구가 필요할 수 있습니다. 전통적인 통계 도구에 현대적인 기계 학습 기법을 추가하여 절차를 분석하고 개선하며 관리할 수 있습니다. 이항 로지스틱 회귀 분석으로 시작하여 CART®(Classification and Regression Trees)로 종료되는 예시를 살펴보겠습니다.

지금은 어디에서나 콘텐츠에 접근하고 이를 이용할 수 있는 시대입니다! Nielsen 조사에 따르면, 미국 성인은 미디어를 읽고 듣고 시청하고 상호작용하는 데 하루 약 11시간 이상을 보내는 것으로 나타났습니다. 더군다나 지금처럼 수많은 사람들이 집에서 지내고 있다면 그 시간은 더 많을 수 있습니다. 이용할 수 있는 콘텐츠가 범람하면서 누구나 이런 점이 궁금할 수 있습니다. 우리가 이용할 수 있는 텍스트를 조금 더 자세히 살펴볼 수 있는 정량적인 방법이 있을까요?

Minitab 기술 지원 부서에서 근무할 당시 많은 고객들로부터 "Cpk와 Ppk의 차이가 뭐죠?"라는 질문을 받고는 했습니다. 이는 정말 좋은 질문입니다. 실제로 많은 실무자들이 Ppk를 무시하고 기본적으로 Cpk를 사용하고 있죠. 비유하자면 CpK는 두 명으로 구성된 아이돌 그룹의 인기 멤버이고, PpK는 존재감 없는 나머지 한 멤버라고나 할까요?

P값은 T-검정부터 회귀 분석까지 다방면으로 활용됩니다. 또한 가설 검정의 통계적 유의성을 판단하기 위해 P값을 사용해야 한다는 것은 널리 알려진 사실입니다. 실제로 P값이 논문의 발표 여부와 프로젝트의 자금 지원 여부를 판가름하기도 합니다.

통계를 사용하는 사람들은 대부분 비모수 분석보다는 모수 분석을 많이 접합니다. 비모수 검정은 데이터가 특정한 분포를 따른다고 가정하지 않으므로 무분포 검정이라고도 합니다.

누구나 작업을 완료하고 추적하고 개선할 때 가장 선호하는 도구, 요령이나 방식이 있습니다. 저는 시각적 학습을 즐기기 때문에 항상 프로세스 맵과 플로우차트에 끌렸습니다.