Pareto Grafikleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Pareto Grafikleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

27 Aralık 2021 Abc pareto Pareto Analizi Nasıl yapılır Pareto Analizi Nedir Pareto Analizi örnek Uygulama Pareto grafiği Excel 0
Dosya Boyutları

Pareto Grafikleri

Pareto grafiği, en yüksek frekanstan en düşüğe doğru sıralanmış ve kümülatif bir göreli frekans eğrisi içeren özel bir çubuk grafiktir. Nominal bir değişkenin en sık meydana gelen değerlerine dikkat çekmek için kullanılır. Örneğin, Web’de gezinme deneyimiz sırasında karşılaştığımız sorun türlerini kaydettikten sonra bir Pareto grafiği oluşturmuş olabiliriz.

Kızıl Haç’taki veri dosyamızı içeren farklı bir uygulamaya bakacağız. Pheresis adlı dosyayı açın. Ferez, kan bağışçılarından trombosit hücrelerinin toplanması sürecini ifade eder. Kan ürünlerinin kalitesini garanti altına almak için Kızıl Haç, çeşitli değişkenleri ölçerek ve sayarak her bağışı test eder.

Uygulanabilir trombosit bağışları, belirli toleranslar dahilinde minimum trombosit konsantrasyonuna (toplama yöntemine göre değişir), minimum beyaz kan hücresi kanıtına ve asitliğe (pH düzeyi) sahip olmalıdır. Bir bağış kabul edilebilir seviyelerin dışına çıkarsa, daha dikkatli bir şekilde analiz edilir ve gerekirse atılır.

Bu bağışlarla problem koşullarının oluşumunu gösteren bir Pareto grafiği tanımlayalım. Bağışta bulunan sorunun türünü (varsa) belirten bir Sorun Bayrağı [bayrak] değişkenini analiz ederek başlayacağız.

Kalite Kontrol Pareto Grafiklerini Analiz Edin… Kontrol çizelgelerinde olduğu gibi, öncelikle yapmak istediğimiz grafiğin türünü belirtiyoruz. Bayrak, çeşitli sorunları temsil eden kodları olan bir değişkendir. SPSS’nin her bir değerin frekansını saymasını istiyoruz. Bu nedenle, durum grupları için Grafikteki Veriler Sayım veya toplam seçeneğini belirledik. İşaretleme, vakaları sorun kategorisine göre etkili bir şekilde gruplandırır.

Daha sonra, yan sayfada gösterildiği gibi, grafikteki çubukların sayıları göstermesi gerektiğini ve kategori (yatay) eksen değişkeninin Problem Flag [flag] olduğunu belirtiyoruz.

Burada gösterilen sonuç grafiği, bağışların çoğunluğunun hiçbir sorunu olmadığını göstermektedir. En fazla sayıda sorun pH seviyelerini içerir. Bu dosyadaki veriler gerçek olsa da, bu örnek için, farklı değişkenler için izin verilen toleransları tanımlarken bazı özgürlükler aldık. Aslında, Kızıl Haç bu grafiğin önerdiğinden çok daha az sorunla karşılaşıyor.

Sorunlara odaklanmak istediğimizi varsayalım. Bunu yapmanın bir yolu, bireysel sorunları özetleyen bir Pareto şeması oluşturmaktır. Veri dosyamızda, düşük trombosit verimi, yüksek beyaz kan sayımı, düşük pH veya yüksek pH’ın varlığını temsil eden dört kategorik değişkenimiz vardır.


Pareto Analizi Nedir
Pareto Analizi Nasıl yapılır
Histogram grafiği
Pareto Analizi örnek Uygulama
Pareto grafiği Excel
Abc pareto
Excel 2010 Pareto grafiği
Arıza çözümünde Pareto


Grafiği şu şekilde yapabiliriz:

QualityControl ParetoCharts’ı Analiz Edin… Bu sefer SPSS’nin ayrı değişkenlerin toplamlarının grafiğini çizmesini istiyoruz.
Ana iletişim kutusunda, az önce açıklanan dört değişkeni seçin. Bu tablo bir öncekine göre nasıl? Betimlemek
burada ne görüyorsun.

Aşağıda açıklanan süreçleri incelemek için bu oturumda sunulan teknikleri kullanın. Uygun kontrol çizelgeleri oluşturun ve sürecin kontrol altında görünüp görünmediğini belirtin. Değilse, gördüğünüz kalıpları açıklayabilecek olası atanabilir nedenler hakkında spekülasyon yapın.

1. Trombosit verimi için ortalama ve aralık kontrol çizelgeleri oluşturun, alt grupları değişken Örnek Numarası ile tanımlayın. NOT: Numune numaraları altı aferez makinesinden yalnızca üçüne atanmıştır, bu nedenle bazı verilerin analizden çıkarıldığını fark edebilirsiniz. Bu kontrol çizelgelerinin dikkate değer özelliklerini tartışın.

2. Altı aferez makinesinden hangisinin bu çalışma döneminde örneklenen bağışların çoğunluğunu oluşturduğunu belirlemek için bir Pareto grafiği kullanın. Ayrıca, hangi makine daha az sıklıkla kullanılıyor?

3. Random Yahoo! Bağlantı, bir Web tarayıcısına erişiminiz varsa. Tarayıcınızda bu URL için bir yer imi oluşturun.

Ardından, o yer imini her seçtiğinizde, rastgele bir URL seçilecek ve tarayıcınız sizi bağlamaya çalışacaktır. Her 20 denemede karşılaştığınız sorunların sayısını hesaplayın. Her sorun bulduğunuzda, sorunun doğasını da kaydedin. Bir p-grafiği oluşturmak için yeterli veriye sahip olana kadar örnekleme işlemini tekrarlayın.

NOT: Bu işlem çok zaman alabilir, bu nedenle önceden plan yapın.
P-grafiğinizin oturumda gösterilenle nasıl karşılaştırıldığına dair yorum yapın.

4. Bir Pareto grafiği oluşturmak için sorun türleri hakkındaki verilerinizi kullanın. Hangi tür sorunlar en yaygın görünüyor? Neden olabilir?

Büyük Britanya’daki Ulusal Çevre Teknik Merkezi, birçok yerde hava kalitesini sürekli olarak izlemektedir. Merkez, otomatik bir sistem kullanarak, her gün yirmi dört saat, çeşitli gazların ve partiküllerin saatlik okumalarını toplar. London1 adlı çalışma sayfası, 1996 yılı için bir West London sensöründe kaydedilen saatlik karbon monoksit (CO) ölçümlerinin bir alt kümesini içerir.

5. Bu veriler için örnek araçları çizin. (İpucu: ilk kontrol grafiği iletişim kutusunda, Durumlar Alt Gruplardır’ı seçin.) Bu doğal sürecin kontrol altında olduğunu söyleyebilir misiniz?

6. Numune aralıkları ve numune standart sapmaları kontrol altında görünüyor mu?

7. London2 adlı dosya, yıl için tüm saatlik gözlemleri içerir (6’ya karşı günde 24 gözlem). Analizi bu şekillerle tekrarlayın ve kontrol çizelgeleri arasındaki benzerlikler ve farklılıklar hakkında yorum yapın.

NOT: Bu dosya ile kontrol çizelgeleri oluşturmak için, Utility verileriyle yaptığımız gibi tarihleri ​​tanımlamanız gerekir. Bu dosyadaki gözlemler de Ocak 1945’ten itibaren aylıktır.

8. A0M091 olarak adlandırılan değişken, gözlem ayı itibariyle ortalama işsizlik süresidir. YEAR tarafından tanımlanan alt grupları kullanarak, işsizlik süresini etkileyen faktörlerin büyük ölçüde ortak neden çeşitliliğinden olup olmadığını görmek için uygun kontrol çizelgeleri geliştirin.

9. A0M001 olarak adlandırılan değişken, gözlem ayında imalat işçileri tarafından haftalık ortalama çalışılan saatleri temsil eder. YEAR tarafından tanımlanan alt grupları kullanarak, haftalık saatleri etkileyen faktörlerin büyük ölçüde ortak neden çeşitliliğinden olup olmadığını görmek için uygun kontrol çizelgeleri geliştirin.

10. Dönüştür Hesaplama Değişkeni işlevini kullanarak, EmpRate adlı, Sivil İstihdam Edilen Toplam Sivil İş Gücüne bölünen yeni bir değişken oluşturun. Bu, gözlem ayı boyunca fiilen istihdam edilen işgücünün yüzdesini temsil edecektir. YEAR tarafından tanımlanan alt grupları kullanarak, istihdamı etkileyen faktörlerin büyük ölçüde ortak neden çeşitliliğinden olup olmadığını görmek için uygun kontrol çizelgeleri geliştirin.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir