Fragmentary

Statistik ist kein Hexenwerk!

Ich glaube nur der Statistik, die ich selbst gefälscht habe …

Sir Winston Churchill

An dieser Aussage erkennt man die allgemeine Skepsis gegenüber solchen Datenanalysen. Die Ursache für Churchills Kritik liegt aber weniger in der mathematischen Behandlung als vielmehr bereits in der Art der Erhebung der Grunddaten begründet. So kann durch z.B. die Auswahl der Stichprobe bei einer Befragung absichtlich oder unabsichtlich eine Beinflussung des Ergebnisses erfolgen.

Bei der folgenden Auswertung der gesammelten Daten besteht eine Quelle an Unsicherheit hauptsächlich bei nichtmetrischen Merkmalen. Bei sogenannten variablen Grössen wird normalerweise bereits bei der Messung*** und Aufzeichnung nur ein geringer Manipulationsspielraum zugelassen.

Bei attributiven (nichtmetrischen, beschreibenden) Grössen, die man zuerst kategorisieren muss, um sie in eine Zählstatistik, zu wandeln, damit man daraus eine Verteilungsfunktion ableiten kann, stellt sich dieses Problem u.U. gleich zweimal: Einmal bei der Erfassung und dann bei der Einteilung in Kategorien (z.B. Klassenbreiten).

Es gibt zwar Anwendungs-Regeln für solche Verfahren, aber ähnlich wie bei Messverfahren, die von Personen*** durchgeführt werden, der Einfluss des Analysten ist trotzdem nicht auszuschliessen. Daher mus hier besondere Achtsamkeit herrschen, um nicht Artefakten aufzusitzen.

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***normalerweise: d.h. bei durch Messmaschinen und vom Prüfer unabhängig gewonnene Daten. Hier reicht ein Nachweis der Kalibrierung und Maschinenfähigkeit der Messapparatur. Anderfalls muss die Unsicherheit der Messgrösse durch eine geeignete MessSystemAnalyse (MSA), nach z.B. GRR, zuvor überprüft und immer wieder verifiziert werden.

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2 Gedanken zu „Statistik ist kein Hexenwerk!“

  1. Grösstenteils ist Teil Statistik für mich ein Buch mit sieben Siegeln !
    Viel intransparente Mathematik und irgendwie ist für mich viel Unsicherheit bei den Aussagen dabei!
    Große Frage, ab welcher Stückzahl kann man eigentlich eine Statistik sinnvoll anwenden. Mein Chef und ich verstehen uns eigentlich ganz gut, doch streiten wir öfters darüber, wann Statistik sinnvoll ist und wann man eine SPC durchführen kann.

    1. Für SPC gilt, dass man vorher die Prozessfähigkeit ermitteln muss: Haben Sie schon eine PFU gemacht?
      Die notwendige Datenbasis für Statistik ist durch Regeln definiert: Mindestanzahl pro Kategorie = 5 bei Histogrammen ist beispielsweise so eine Vorschrift.
      SPC macht Sinn, wenn man einen Fertigungs-Standard über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten muss, wobei die 100%-Prüfung zu teuer oder nicht möglich wäre (zerstörende Prüfung): Grosserien natürlich, aber auch kleinere Serien, die man regelmässig wieder auflegen muss.

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