“統計很關鍵，不懂點統計你還真不好意思說懂點六西格瑪。”
“統計很討厭，各種數學公式，各種概念理論讓人心煩意亂！“
從今天開始的未來幾篇推文，給大家分享一些統計基礎知識，畢竟”六西格瑪“ 是本號的一大主題，如有謬誤之處望多指正包涵。
一、你逃不脫的統計
OK，先從一位老專家同事的”等級論“說起，他說他在汽車行業工作有近30年了，遇到過無數工程師, 如要從專業性角度進行概括，可以分為三個層次：
“三流的工程師只做公差對比”
“二流的工程師能做過程能力”
“一流的工程師能做假設檢驗”
這麼劃分是否科學先姑且不論，先來看看如何理解。
打個比方說明：
假設你有個關鍵產品的某個關鍵尺寸超差，於是你進行了尺寸改進，那麼如何證明結果OK了呢？對應上述三個層次：
1）測量一組產品數據，計算出均值，然後和公差做對比，確認結果在公差範圍之內，於是你覺得OK了；
2）測量一組產品數據，除了對比公差，你還計算了過程能力PPK，發現PPK>1.67, 於是你覺得結果令人滿意；
3）收集改善前後的各一組數據，用箱型圖Box-plot分析對比，同時通過假設檢驗，以證明你對此改進的信心度。
那麼你可能會怎麼做呢？
其實不管你選擇哪一種方式，都是在對統計知識加以運用，只是應用的程度不同罷了。
所以作為質量或工程人員，學習統計的基礎知識是必要的，因為你根本躲不了。
二、理解”統計“
那麼統計是什麼呢？
我們來看看比較官方的解釋：
“統計學是研究如何蒐集、整理、 分析反映事物總體信息的數字資料，並以此為依據，對總體特徵進行推斷的原理和方法。”
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在質量管理中常用的統計工具有兩類，一是描述性統計，一是推論統計。
上面的定義其實把這兩類統計都說到了：描述性統計就是對已有數據從不同角度進行“描述”，以便更好地認識它；推論統計就是基於現有數據去做“推斷”，通過局部以求認識整體。
這聽起來可能有些抽象，我們來看一個三歲小朋友“應用“統計知識的例子：
媽媽給哥哥吃了3口冰淇凌，給弟弟吃了1口，這時候弟弟不樂意了，他覺得媽媽愛自己比愛哥哥少--因為哥哥獲得的冰淇凌要多（描述性統計），所以媽媽愛哥哥更多（推論統計）。
顯然，這不是一個”成功“運用統計分析的案例，因為弟弟做出了不正確的推論--媽媽給他吃更少的冰淇凌其實是因為擔心吃多了肚子會不舒服，而不是不愛他。
三、小心陷阱！
所以這就引到另外一個話題，統計的危險性！
查閱一些資料後發現，看似枯燥的統計其實有很多話題，比如馬克吐溫就說過這樣的話：
”世界上有三種謊言：謊言，該死的謊言，統計。“
還有這樣的幽默：
“三個人在沙漠裡迷了路，一個地理學家，一個長跑運動員，一個統計學家，請問哪個生存下來的幾率大？
答案是統計學家，因為統計水分多！”
統計之所以被這樣批評和調侃，是因為統計這個東西，用得不好確實會誤導觀眾，甚至有很大的欺騙性。
但這並不是統計本身是否科學的問題，而是統計是否被科學使用的問題。
這大概回答了為什麼很多公司推行六西格瑪效果不佳，不是六西格瑪方法本身的問題，而是公司的”基礎設施“的問題。實施六西格瑪是有成熟度要求的，沒有達到一定的標準就貿然推行是不行的。
統計的危險性還在於在需要基於數據做出重大戰略決策時，如果統計結果結論謬誤，後果將不堪設想；錯誤的數字帶來的決策風險比扔硬幣還要高。
因此，我想學習統計的意義還在於，它能幫我們識破並避開一些大坑。
五、小結
Statistics=Make Sense of Data !
統計的意義在於對數據進行提煉 refine，創造價值。
原始數據就像從地理開採出來的原油，剛開始並沒有什麼直接用途，但通過恰當的工藝進行加工提煉，原油就可以變成很有用的燃料、潤滑劑，甚至變成食品、藥品等。
是的，統計暗藏著危險，也蘊藏著美好。
正是如此，讓我們學習統計，和統計交朋友吧。
