1 00:00:00,270 --> 00:00:02,640 ‫Kursleiter: Hey Leute, willkommen zurück. 2 00:00:02,640 --> 00:00:03,720 ‫In dieser Vorlesung 3 00:00:03,720 --> 00:00:07,710 ‫erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den P-Wert. 4 00:00:07,710 --> 00:00:08,583 ‫Fangen wir an. 5 00:00:09,450 --> 00:00:11,910 ‫Der P-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitswert, 6 00:00:11,910 --> 00:00:15,060 ‫der bei jeder in Minitab durchgeführten statistischen Analyse 7 00:00:15,060 --> 00:00:16,443 ‫ausgegeben wird. 8 00:00:17,370 --> 00:00:21,390 ‫In diesem Programm für den gelben Gürtel werden Sie in den nächsten 9 00:00:21,390 --> 00:00:24,750 ‫Sitzungen lernen, ein Laufdiagramm zu erstellen. 10 00:00:24,750 --> 00:00:27,090 ‫Anhand eines Laufdiagramms können 11 00:00:27,090 --> 00:00:30,690 ‫wir erkennen, ob die Daten stabil oder instabil sind. 12 00:00:30,690 --> 00:00:34,923 ‫Die Ausgabe dieses Laufdiagramms ist ein Diagramm und ein P-Wert. 13 00:00:35,940 --> 00:00:40,410 ‫Dieser P-Wert ist entscheidend, um die erforderlichen Schlussfolgerungen aus diesem 14 00:00:40,410 --> 00:00:41,583 ‫Diagramm zu ziehen. 15 00:00:42,600 --> 00:00:46,503 ‫Der P-Wert ist ein übliches Ergebnis jeder statistischen Analyse. 16 00:00:47,400 --> 00:00:51,423 ‫Dieser P-Wert liegt immer zwischen null und eins. 17 00:00:52,620 --> 00:00:55,080 ‫Was werden Sie mit diesem Wert tun? 18 00:00:55,080 --> 00:00:58,683 ‫Sie werden es mit 0 vergleichen. 05. 19 00:00:59,640 --> 00:01:04,410 ‫für das Laufdiagramm, wenn der P-Wert größer als 0 ist. 05 ist, kann man davon ausgehen, 20 00:01:04,410 --> 00:01:07,440 ‫dass die Daten stabil sind, und wenn er kleiner 21 00:01:07,440 --> 00:01:10,500 ‫als 0 ist. 05 ist die Schlussfolgerung, 22 00:01:10,500 --> 00:01:13,083 ‫dass die Daten nicht stabil sind. 23 00:01:13,980 --> 00:01:16,170 ‫Mehr dazu erfahren Sie in der Vorlesung 24 00:01:16,170 --> 00:01:18,423 ‫zur Datenstabilität. 25 00:01:19,320 --> 00:01:21,780 ‫Ein gelber Gürtel wird nur selten für 26 00:01:21,780 --> 00:01:24,960 ‫komplexe statistische Analysen benötigt. 27 00:01:24,960 --> 00:01:28,290 ‫Ein Grundwissen über den P-Wert auf dieser 28 00:01:28,290 --> 00:01:31,320 ‫Ebene ist jedoch ausreichend. 29 00:01:31,320 --> 00:01:34,890 ‫Daher habe ich dies als separates Kapitel hinzugefügt und diese 30 00:01:34,890 --> 00:01:37,563 ‫Diskussion auf diesem hohen Niveau gehalten. 31 00:01:38,490 --> 00:01:40,530 ‫In fortgeschrittenen Six-Sigma-Programmen 32 00:01:40,530 --> 00:01:43,500 ‫wie Green Belt und Black Belt lernen Sie diese statistischen 33 00:01:43,500 --> 00:01:45,660 ‫Konzepte, wie z. B. den P-Wert, eingehend 34 00:01:45,660 --> 00:01:47,613 ‫kennen. 35 00:01:48,510 --> 00:01:52,260 ‫Damit wollen wir diese Diskussion jetzt beenden. 36 00:01:52,260 --> 00:01:54,330 ‫Wir danken Ihnen für die Teilnahme an diesem Vortrag. 37 00:01:54,330 --> 00:01:56,013 ‫Wir sehen uns in der nächsten Ausgabe.