▶ 통계분석 ◀

이제 미니탭을 활용하는 주된 이유인 통계분석 메뉴에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

미니탭에서는 다양한 통계기법을 지원하고 있습니다.

시중에는 다양한 통계 소프트웨어들이 존재하고 있으나, 6시그마 프로젝트를 진행하는데 있어,

가장 많이 활용되는 소프트웨어가 바로 미니탭입니다.

미니탭은 기존 다른 통계 소프트웨어와 비교해서 통계적품질관리 및 실험계획법 등을 활용하는데
 
있어, 차별화된 장점이 있습니다.

측정시스템분석, 공정능력분석, 그리고 실험계획법 등이 다른 통계 소프트웨어와 비교해서,

사용자가 사용하기 편리하며, 분석 과정이나 출력결과가 체계적이고, 구체적으로 표현되어

있습니다.

그럼 지금부터 미니탭에서의 통계분석 메뉴에 대한 내용들을 살펴보도록 하겠습니다.



통계분석에서 활용할 수 있는 분석 도구는 크게 13개의 분석 방법으로 구성되어 있습니다.

  1.  기초 통계학

  2.  회귀분석

  3.  분산분석

  4.  실험계획법

  5.  관리도

  6.  품질도구

  7.  신뢰성/생존분석

  8.  다변량 분석

  9.  시계열 분석

  10. 표

  11. 비모수 통계학

  12. 탐색적 자료 분석

  13. 검정력 및 표본 크기

먼저, 기초 통계학에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

기초 통계학에서는 기본 적인 기술 통계학에 대한 결과와 기본적인 통계적 가설 검정을 확인할 수

있습니다.

1. 기술통계량

메뉴에서의 첫번째 그룹의 "기술 통계량 표시", "기술 통계량 저장", "그래픽 요약"에서는 데이터에
 
대한 여러 기술 통계량을 출력 할 수 있으며, 특히 "그래픽 요약"을 통해서는 기술 통계량은 물론,

데이터의 정규성 검정 및 간단히 그래프 분석까지 여러 결과물들이 하나의 페이지에 정리되어

출력되기 때문에 효과적으로 사용하기 편리하게 구성되어 있습니다.

2. 연속형 데이터의 가설검정

메뉴에서 두번째 그룹의 "1-표본 Z 검정", "1-표본 t 검정", "2-표본 t 검정", "쌍체 t 검정"을 통해서

연속형 데이터에 대한 가설검정을 실시할 수 있습니다.

가설검정 시 유의수준(기본값:0.05)은 사용자에 의해 조정될 수 있으며, 가설검정 결과에 대한

그래프 분석 결과도 함께 확인할 수 있습니다.

3. 이산형 데이터의 가설검정

메뉴에서의 세번째 그룹의 "일표본 비율검정", "이표본 비율검정", "1-표본 포아송 비율검정",

"2-표본 포아송 비율검정"을 통해서 이산형 데이터에 대한 가설검정을 실시할 수 있습니다.


4. 분산검정

메뉴에서의 네번째 그룹의 "1표본 분산", "2 표본 분산"을 통해서 연속형 데이터의 분산 검정을

실시할 수 있습니다.

특히 "2 표본 분산" 검정을 통해 2 표본 이상 데이터의 데이터의 분산에 대한 동질성 검정을 실시
 
할 수 있습니다.

5. 기타

"상관분석", "공분산분석", "정규성검정", "포아송에 대한 적합도검정" 등을 수행할 수 있습니다.

※  6시그마 프로젝트를 진행하는데 있어 데이터의 활용은 가장 큰 비중을 차지하고 있다고 할

     수 있습니다.  이러한 데이터 활용을 위해 주로 통계적 분석을 실시합니다.

     통계학에서는 이산형데이터보다는 연속형데이터에 대한 분석 방법이 많이 개발되어 있으며, 

     연속형 데이터를 분석하기 위한 여러 검정방법들은 데이터가 정규분포를 따른다는 가정을
 
     하고 있습니다.
 
     따라서, 연속형 데이터의 분석을 수행하기 전에 데이터의 정규성 검정을 실시하는 것은 중요한
 
     사항입니다.

     통계학의 여러 정리 중 중심극한 정리에 의해서 표본의 크기가 어느 정도 크면(약 30~50)

     데이터가 어느 분포를 따르던 정규분포의 형태를 따른다는 이론이 있습니다. 

     그러나 실제 현업에서 데이터를 수집하다보면, 데이터의 크기(표본의 크기)가 작은 경우가

     많습니다. 이러한 경우, 정규성 검정을 통해 데이터의 정규성 여부를 확인하고 통계적 검정을

     실시하는 것이 중요합니다.
 
     미니탭에서는 통계분석 메뉴에 "정규성 검정"을 통해 정규성 검정을 수행할 수 있습니다.

     또한 "그래픽 요약"을 통해서도 정규성 검정을 수행할 수 있으며, "정규성 검정"을 통해

     정규성을 검정하면, 단순히 데이터의 정규성 검정만 실시할 수 있지만, "그래픽 요약"을

     통해서는 정규성 검정은 물론, 기술 통계량, 그래프 분석 등을 수행할 수 있으므로, 데이터

     분석 시 정규성 검정을 실시할 때에는 "그래픽 요약"을 통해서 정규성 검정을 실시하는 것이

     더 효과적이라고 할 수 있습니다.