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六西格瑪連續性和離散性測量的差異

連續性度量僅指那些可以用無限細分尺度或連續性度量的因素，如重量、高度、時間、體積、溫度、阻力、資金等。

差異度量是指任何其他不符合“連續性”標準的因素，可能導致人們將其誤認為連續性，特別是當計數值或屬性值轉換為百分比時。例如，在大多數物種中，性別是離散的，個體要么是雄性，要么是雌性。無論如何，如果我們收集一些性別數據，顯示一個群體中有72.333±4%的女性，這并不能使測量具有連續性，原始數據仍然是離散的。調查尺度也可能看起來是連續的，但實際上它們仍然是離散的。

為了方便起見，連續測量常常被轉換成離散測量。例如，交貨時間用“準時”和“延遲”來記錄，而不是用天或分鐘。在汽車的儀表板上，油壓(連續)經常以警示燈(離散)的形式出現。

一、離散性測量的優點

1.最明顯的優點是很多因素只能定義為離散數據或屬性數據。示例包括:位置(省、市、街道)、客戶類型(新老客戶、企業用戶或家庭用戶)、產品編號、損壞和未損壞比率等。

2.無形因素往往可以轉化為可測量的離散特征。例如，為了測量客戶的感知或滿意度，研究人員經常使用“見表評價”，這實際上是離散測量。如果你想衡量一個廣告的效果，你可以問顧客是否記得看過它。可能的答案有是、否、不確定，這些都是離散的。

3.一般來說，獲取離散數據更快更容易。觀察一件事是“是”還是“不是”，通常比用尺子量要快，干擾也少。

4.在六西格瑪管理和業務流程改進中，我們總是要觀察一個最重要的離散因素，即缺陷。因此，如果你打算減少缺陷的數量，那么你必須改變一個離散的度量。

二、離散性測量的缺點

離散性別測量確實有它的缺點。如果你可以選擇并有足夠的時間、資源和允許可能的混亂，你應該盡可能獲得連續的數據。

1.為了從離散數據中獲得有效信息，必須進行更多的觀察，即更多的測量。性能越接近“完美”，需要統計的項目就越多，才能獲得準確的數據，因為缺陷太少。有統計學家指出，無論流程產出多少，缺陷有多少，只要有一個容量為200的“樣本”，連續數據就能滿足精度要求，因此收集離散數據的成本會更高。

2.差異測量會“掩蓋”重要信息。如果你在執教一個運動隊，只寫下隊員的體重是合適還是超重，那么就很難做后續分析。他們超重多少？什么樣的改變可能會帶來你想要的結果？如果沒有具體的連續性度量，團隊成員將不得不走更長的路。

3.從統計學的角度來看，使用連續數據比使用離散數據能做出更多可能的有益分析。比如很多先進的六西格瑪技術只適合連續性測量。