‫Kursleiter: Hey Leute, willkommen zurück.
‫In dieser Vorlesung
‫erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den P-Wert.
‫Fangen wir an.
‫Der P-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitswert,
‫der bei jeder in Minitab durchgeführten statistischen Analyse
‫ausgegeben wird.
‫In diesem Programm für den gelben Gürtel werden Sie in den nächsten
‫Sitzungen lernen, ein Laufdiagramm zu erstellen.
‫Anhand eines Laufdiagramms können
‫wir erkennen, ob die Daten stabil oder instabil sind.
‫Die Ausgabe dieses Laufdiagramms ist ein Diagramm und ein P-Wert.
‫Dieser P-Wert ist entscheidend, um die erforderlichen Schlussfolgerungen aus diesem
‫Diagramm zu ziehen.
‫Der P-Wert ist ein übliches Ergebnis jeder statistischen Analyse.
‫Dieser P-Wert liegt immer zwischen null und eins.
‫Was werden Sie mit diesem Wert tun?
‫Sie werden es mit 0 vergleichen. 05.
‫für das Laufdiagramm, wenn der P-Wert größer als 0 ist. 05 ist, kann man davon ausgehen,
‫dass die Daten stabil sind, und wenn er kleiner
‫als 0 ist. 05 ist die Schlussfolgerung,
‫dass die Daten nicht stabil sind.
‫Mehr dazu erfahren Sie in der Vorlesung
‫zur Datenstabilität.
‫Ein gelber Gürtel wird nur selten für
‫komplexe statistische Analysen benötigt.
‫Ein Grundwissen über den P-Wert auf dieser
‫Ebene ist jedoch ausreichend.
‫Daher habe ich dies als separates Kapitel hinzugefügt und diese
‫Diskussion auf diesem hohen Niveau gehalten.
‫In fortgeschrittenen Six-Sigma-Programmen
‫wie Green Belt und Black Belt lernen Sie diese statistischen
‫Konzepte, wie z. B. den P-Wert, eingehend
‫kennen.
‫Damit wollen wir diese Diskussion jetzt beenden.
‫Wir danken Ihnen für die Teilnahme an diesem Vortrag.
‫Wir sehen uns in der nächsten Ausgabe.