특성요인도에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

효과는 종속 변수여야 합니다.
반응 또는 공정의 출력은 종속 변수입니다. 예를 들어, 서비스 대기 시간이 반응 변수일 수도 있습니다. 특성요인도에서 종속 변수는 영향을 받거나 측정되는 변수(또는 효과)입니다.
각 반응 변수마다 별도의 특성요인도가 필요합니다.
요인은 독립 변수, 매개 변수 또는 장애 변수가 될 수 있습니다.
독립 변수
독립 변수는 직접 통제하거나 조정할 수 있는 요인입니다. 예를 들어, 교육은 관리자가 사원을 교육시키는 방법을 직접 변경할 수 있으므로 독립 변수입니다.
매개 변수
매개 변수는 독립 변수와 유사합니다. 조정은 가능하지만 독립 변수와 달리 직접 통제할 수 없습니다. 예를 들어, 금속 강도는 원료에 포함된 기포 크기에 따라 달라집니다. 제조업자는 기포 크기를 직접 조정할 수는 없지만, 기포 크기에 영향을 미치는 혼합 비율, 화학 성분 및 온도 등과 같은 요인을 조정할 수 있습니다. 따라서 기포 크기는 매개 변수입니다.
장애 변수
장애 변수는 통제하거나 조정할 수는 없지만 반응에 영향을 미치는 요인입니다. 예를들어, 강우 및 온도는 관리자가 통제할 수 없으므로 장애 변수입니다.
가능한 모든 원인 브레인스토밍
브레인스토밍은 팀원 간의 개방된 토론과 아이디어 교환을 통해 어떤 문제에 대한 잠재적인 요인을 열거하는 기술입니다. 브레인스토밍 세션에서 더 많은 아이디어를 생성할수록 해결 방법을 찾아낼 가능성이 더 높습니다. 과정 중에 다른 사람의 아이디어에 대한 비평을 하지 않는 것이 중요합니다. 너무 비현실적인 아이디어란 없습니다.
중요한 범주를 결정한 후 팀은 특성 요인도를 사용하여 범주 내에서 연구 대상 효과에 영향을 미치는 원인을 식별합니다.
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