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根據定義，方差分析是對不同數據組之間的差異進行統計分析的模型集合。同樣，ANOVA分析了這些集合的程序及其運作方式。更簡單地說，此工具有助于發現和可視化數據集中的差異。然而，并非所有的差異都是不好的。有時，新流程的實施會導致差異。然而，另一方面，差異可能意味著系統內的錯誤。

二、如何使用方差分析

當使用方差分析模型時，有三個主要概念你必須徹底理解。首先，你必須理解“Mean”。這是一組特定值的平均值。接下來是“標準偏差”。該術語計算數據集中的變化量。你可以從六西格瑪中認出這個術語，因為西格瑪是表示偏差的統計符號。最后，您必須了解p值。該術語表示某些項目在比較中可能是相同的。對于大多數計算，p值小于0.5表示兩個項目不相同的可能性很大。

既然您知道了必須使用哪些值，現在就可以將數據集組織到表或圖表中了。由于繪制數據結果非常耗時且容易出錯，我們建議使用任意數量的統計軟件。這些程序將以圖形化方式顯示數據，通常顯示在稱為箱線圖的框中。因為每個軟件都不同，所以您的圖形也會有所不同。然而，箱線圖是方差分析中最常見和最容易使用的形式。生成箱線圖后，您將確切地看到數據集有多相似或不同。這些差異基于程序自動計算的平均值、標準偏差和p值。

三、方差分析和六西格瑪

六西格瑪是一種業務流程改進方法。因此，作為六西格瑪專業人員，您的職責是找到改進現有系統的創新方法。當根本原因分析、DMAIC或DFSS無法準確描述錯誤的來源時，我們建議使用方差分析。此工具可以可視化與生產或制造中的錯誤相關的差異所在。盡管方差分析圖表需要大量的原始數據，但您的努力將得到這一新見解的巨大回報。

與大多數六西格瑪工具一樣，方差分析需要精確性和準確性。當您或其他六西格瑪同事收集數據時，請記住保持數據的條理性和清晰性。此外，與團隊中的其他人進行溝通，以確保您在第一時間收集到正確的數據。