Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса — в помощь студенту

Шесть сигм — концепция управления изменениями. Главное в ней — ориентация на пользователя и точность показателей. В основе шести сигм — философия бережливого мышления.

Концепция шести сигм появилась в 1980-х годах, она зарегистрирована как торговая марка компании Motorola.

Сигма (σ) — буква греческого алфавита. В математике ей обозначают стандартное отклонение, то есть когда данные не соответствуют среднему значению.

В Motorola решили бороться с дефектами. Для этого создали систему для измерения шести уровней отклонений. Шестой — самый высокий, когда количество дефектов минимально, и первый — самый низкий, когда их много.

На простом примере соотношение сигм и дефектов выглядит так:

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Чем выше уровень сигм, тем меньше дефектов

Основные принципы шести сигм

В концепции шести сигм, как и в любой системе или методологии, есть основные элементы, на которые она опирается.

Ориентироваться на пользователя

Например, учитывать целевую аудиторию сайта и следить за удобством интерфейса.

Принимать решения на основе данных и фактов

Никаких предположений. Все должно быть подкреплено цифрами. Для этого нужно определить важные для компании показатели и следить за ними.

Смотреть, как взаимодействуют процессы в компании. Например, тестировать каждую новую функцию сайта сразу после ее создания — дешевле. А в конце проекта — дороже. Плюс можно не успеть уложиться в сроки.

Учитывать возможные результаты и их последствия. Например, если уровень отклонений один, чтобы его улучшить, понадобится дополнительное время на тестирование. Это может не устроить заказчиков.

Сотрудничество внутри команды

Иметь общую цель и помогать друг другу в ее достижении.

Не бояться потерпеть неудачу ради возможности стать лучше.

Цели концепции шести сигм — улучшить качество продукта или услуги, увеличить удовлетворенность пользователя, сократить потери и сроки проекта. Начать нужно с построения жизненного цикла проекта, чтобы процесс работы был единым для всех.

Для этого используют метод DMAIC: define — measure — analyze — improve — control, или «определяй — измеряй — анализируй — совершенствуй — проверяй». Пять этапов, через которые проходит каждый проект.

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Метод DMAIC

Жизненный цикл проекта в системе шести сигм выглядит так.

  1. Понять, где вы сейчас и что хотите изменить.
  2. Улучшить весь процесс или его часть.
  3. Решить проблемы, которые мешают работе.
  4. Полностью поменять процессы и подход.

Например, сайт не отвечает требованиям заказчика, разработчики пропускают баги, команда нарушает сроки. Выберем путь решения проблем и попробуем снизить их количество.

Например, за месяц веб-студия делает30 сайтов: одностраничные визитки, сложные сайты из нескольких разделов, интернет-магазины. С визитками все хорошо, а в остальных всегда есть баги. Каждый баг — это дефект.

За месяц работы и 30 сайтов картина такая: на десяти — нельзя завершить оплату; у пяти — не работает кнопка «Запомнить меня на сайте»; у трех — с главной страницы нельзя перейти в каталог товаров; в двух — нельзя зарегистрироваться, не приходит письмо с подтверждением. Получается20 дефектов:12 критических, три значимых и пять малозначимых.

Классификация багов по степени важности

Например, чтобы пользоваться сайтом, нужно подтвердить почту, но письмо с подтверждением не приходит. Или в интернет-магазине нельзя завершить оплату товара.

Сайт работает, но есть ошибки, которые влияют на работу сайта.

Например, нельзя отредактировать профиль в личном кабинете и сохранить введенные данные. Или не работает кнопка «вернуться назад» и нужно каждый раз загружать сайт заново.

Мелкие ошибки и опечатки, которые не влияют на работу сайта.

Например, после оплаты товара не обновляется информация на странице. Или не сохраняется история покупок.

Вычисляем уровень сигм, то есть отклонений. Для этого делим сумму дефектов на количество сайтов, умноженное на число возможностей возникновения ошибки.

Это число зависит от проекта. Сколько ошибок можно сделать в каталоге товаров одного интернет-магазина? Загрузили не все товары, описание не соответствует картинке, вместо страны происхождения пусто, нет цены, не обновляется информация о наличии — вариантов много. И это только по одному пункту.

В цикле разработки сайта много процессов. В каждом можно сделать неограниченное количество ошибок. Точного числа нет. Поэтому разделим ошибки на три группы: пожелания заказчика, удобство для пользователя, технические дефекты. И будем считать, что число возможностей совершить ошибку во время разработки одного сайта — три.

Теперь узнаем число дефектов на одну и на миллион возможностей. Для этого умножаем количество запущенных сайтов на число возможностей совершить ошибку, то есть на 3.

  • 30 х 3 = 90
  • И делим общее количество дефектов на полученное число.
  • 20 ÷90 = 0,2

Получаем 0,02 — число дефектов на единицу или одну возможность. За единицу можно взять один готовый продукт или его часть. Используем один сайт. Чтобы получить число дефектов на миллион возможностей, умножаем результат на миллион.

  1. 0,2 х 1000 000 =222 222,2
  2.  222 222,2 — число дефектов на миллион возможностей.
  3. Теперь выясним уровень сигм и числа дефектов на миллион возможностей.

Число222 222,2 находится между66 800 и 308 000, значит, уровень сигм — между2 и 3. Это плохой показатель.

В нашем процессе много отклонений:20 дефектов на30 готовых сайтов. Что делать? Понять, какие части процесса можно улучшить, как это сделать и с чего начать.

У нас20 дефектов:12 критических, три значимых и пять малозначимых. Сначала боремся с критическими, потом со значимыми. Малозначимые пока откладываем.

Просто исправить баги недостаточно, нужно научиться их не повторять.

Наши дефекты:

  1. На десяти сайтах нельзя завершить оплату.
  2. На двух — нельзя зарегистрироваться, не приходит письмо с подтверждением.
  3. У трех — на главной странице нет блока с разделами.

Подобные ошибки перечеркивают всю остальную работу. Если в интернет-магазине нельзя завершить оплату, то клиент уходит без покупки. Когда у него несколько раз не получится зарегистрироваться, тоже уйдет на другой сайт.

Что делать, чтобы не повторять эти ошибки:

  • Тестировать после добавления каждой новой функции. В том числе после интеграции с системой оплаты.
  • Проверить взаимодействие сайта с разными почтовыми ящиками.
  • Писать автотесты для написанного кода.

Мы добавили тестирование после каждого этапа, самые сложные участки работы проверили по несколько раз. Багов стало меньше. Из12 критических осталось пять.

Из значимых — ни одного. Плюс остались пять малозначимых дефектов, которые мы не трогали. Итого: было 20, стало десять.

На этом этапе нужно еще раз вычислить уровень отклонений, учитывая изменения. Используем уже знакомую формулу и новые показатели.

10 ÷90 = 0,1

Умножаем на миллион, получаем —111 111,1. Снова смотрим в таблицу. Уровень сигм все еще между2 и 3, но процент дефектов уменьшился. Это уже неплохой результат.

Суть этого этапа в том, чтобы сделать стабильными все процессы, которые принесли улучшения. Например, если вы стали тестировать сайт после каждого этапа, а самые сложные участки работы — по несколько раз. Багов стало меньше и вы снова вернулись к привычному процессу работы. То есть не используете полученный опыт и все время возвращаетесь на шаг назад.

Команда и роли в ней

Улучшать процесс и проходить весь путь проекта DMAIC будет команда. Ее нужно собрать и обучить.

В команду входят от трех до десяти человек, но чаще  — пять-шесть. Это люди с разными навыками и опытом. Как в кросс-функциональных командах в Scrum.

В концепции шести сигм есть ролевое деление по уровню знаний и опыту. Их обозначают титулами из восточных единоборств.

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Еще раз коротко о том, как идет работа над проектом с концепцией шести сигм. Что нужно делать:

  1. Выбрать путь: улучшение, решение проблем или трансформация.
  2. Создать команду под проект, назначить лидера — черный или зеленый пояс.
  3. Составить план с обоснованием проекта. Указать проблемы и почему их нужно решить. Не забыть про цели, методы решения. Расписать задачи сотрудников и кто за что отвечает.
  4. Обучить команду. Этим занимается лидер, руководитель или менеджер проекта: учит сотрудников использовать метод DMAIC для достижения целей компании.
  5. Работать по методологии и реализовывать план.
  6. Стабилизировать полученные результаты.

Какие нужны инструменты

Концепция основана на статистике, поэтому для внедрения шести сигм понадобятся следующие инструменты.

Ментальные карты, блок-схемы, чтобы отражать структуру и процессы.

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Так выглядит блок-схема процесса принятия решений. Источник

Таблицы, чтобы собирать данные и показатели. Графики и диаграммы, чтобы анализировать процессы.

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Например, диаграмма Парето подходит для работы с багами. Источник

Инструменты, чтобы управлять проектом и работать с документацией.

Подведем итоги и вспомним, что важно учитывать, если используете концепцию шести сигм.

  • Оценить проблему и подтвердить ее наличие фактическими данными.
  • Ориентироваться на пользователя во всех действиях.
  • Найти причину проблемы, подтвердить фактами, что это именно она.
  • Отказаться от старых подходов.
  • Управлять рисками.
  • Измерить результаты, фактические показатели.
  • Сохранить полученные результаты и использовать их в дальнейшем.

Шесть сигм — это много цифр и статистики. Нужно уметь пользоваться разными инструментами, чтобы собрать точные данные. Попробовать многие методы прежде, чем найдете подходящие. Если вы уже знаете основы Lean и гибких методологий, например, работали по Scrum, то будет проще.

Если пока нет похожего опыта или он небольшой, то необходимые знания можно получить на курсе «Управление digital-проектами». Вы узнаете не только много новых терминов, но и научитесь правильно их применять.

Курс «Управление Digital-проектами»

Курс поможет вам оценить себя как менеджера: разобраться и понять, почему у вас что-то не получается. Определить, какие навыки и знания нужно подтянуть. И сделать это, выполняя практические задания.

  • Живая обратная связь с преподавателями
  • Неограниченный доступ к материалам курса
  • Стажировка в компаниях-партнёрах
  • Дипломный проект от реального заказчика
  • Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

Источник: https://skillbox.ru/media/management/shest_sigm/

Что такое «сигма»?

Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение.

Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины.

Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).

Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм.

Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ».

В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса - в помощь студенту

Пропустим все математические подробности и покажем результат для самого простого и распространенного случая, который называется «нормальное распределение» (см. рисунок). Вероятность попасть в интервал ± 1σ — примерно 68%, в интервал ± 2σ — примерно 95%, в интервал ± 3σ — примерно 99,8%, и т. д. Итак, можно сформулировать некую договоренность:

Договоренность: выражение какого-то отличия в количестве сигм — это сообщение о том, какова вероятность, что такое или еще более сильное отличие могло произойти за счет случайного стечения обстоятельств при измерении.

Использовать эту договоренность можно разными способами. Если вы просто сообщаете результат измерения (100 ± 5 грамм) и уверены в том, что нормальное распределение применимо, то вы можете сказать, что истинное значение массы с вероятностью 68% лежит в этом интервале, с вероятностью 95% лежит в интервале от 90 до 110 грамм, и т. д.

Вы можете также сравнивать результат вашего измерения с чужим измерением той же самой величины или с теоретическими расчетами.

Вы видите, что числа отличаются, и хотите понять, имеете ли вы право утверждать, что между двумя результатами есть статистически значимое расхождение — то есть несогласие, которое нельзя списать на случайную статистическую флуктуацию в данных. Тогда утверждения звучат так:

  • Если отличие составляет меньше 1σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 32%. В таком случае просто говорят, что два результата совпадают в пределах погрешностей.
  • Если отличие составляет меньше 3σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 0,2%. В физике элементарных частиц такой вероятности недостаточно для каких-либо серьезных выводов, и принято говорить: различие между двумя результатами не является статистически значимым.
  • Если отличие от 3σ до 5σ, то это повод подозревать что-то серьезное. Впрочем, даже в этом случае физики говорят осторожно: данные указывают на существование различия между двумя результатами.
  • И только если два результата отличаются на 5σ или больше, физики четко заявляют: два результата отличаются друг от друга.
Читайте также:  Нумений из апамеи - в помощь студенту

Эти выражения особенно стандартны, когда речь идет о поиске новой частицы.

Вы сравниваете экспериментальные данные с теоретическим предсказанием, сделанным без новой частицы, и, если видите отличие от 3 до 5 сигм, вы говорите: получено указание на существование новой частицы (по-английски, evidence). Если же отличие превышает 5 сигм, вы говорите: мы открыли новую частицу (discovery).

«Уверенность» против «статистической значимости»

Заметьте, что в приведенных выше примерах нас интересовали вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет».

Проступает ли в полученных данных какая-то новая частица? Согласуется ли распределение по импульсу с теоретическими расчетами? Зависит ли сечение процесса от энергии столкновений? Совпадает ли масса у частицы и ее античастицы? Попытка ответить на эти вопросы с помощью данных называется на научном языке проверкой гипотез. Вопросы, которые требуют развернутого ответа (подсчитать что-то, объяснить что-то и т. п.), гипотезами не называются.

В простейшем приближении результат экспериментальной проверки гипотезы выглядит так: ответ «да» с вероятностью p и ответ «нет» с вероятностью 1 – p. Эти вероятности очень важны для сообщения результата; физики обычно избегают абсолютных утверждений («мы открыли» или «мы опровергли») без указания вероятностей.

Но тут сразу же надо сделать важное уточнение. Если его четко осознать, то станет понятным, почему такие стандартные для научно-популярных новостей фразы, как «Ученые на 99% уверены, что открыли что-то новое», — обманчивы.

Точная формулировка, которую обычно используют ученые, такова:

При проверке гипотезы получен ответ «да» на уровне статистической значимости p.

При этом величина p часто выражается в виде количества сигм. В англоязычной литературе используется словосочетание confidence level, CL (доверительный уровень). В русскоязычной еще иногда говорят «статистическая достоверность», но такое выражение может привести к путанице в понимании.

Отличие «популярной» фразы от истинного утверждения вот в чём. Во всяком измерении есть не только статистические, но и систематические погрешности.

Описанные выше правила связи вероятностей и количества сигм работают только для статистических погрешностей — и то если к ним применимо нормальное распределение. Если статистические погрешности всегда можно обсчитать аккуратно, то систематические погрешности — это немножко искусство.

Более того, из многолетнего опыта известно, что сильные систематические отклонения уж точно не описываются нормальным распределением, и потому для них эти правила пересчета не справедливы.

Так что даже если экспериментаторы всё перепроверили много раз и указали систематическую погрешность, всегда остается риск, что они что-то упустили из виду. Корректно оценить этот риск невозможно, поэтому вы на самом деле не знаете, с какой истинной вероятностью ваш ответ верен.

Конечно, по умолчанию систематическим погрешностям стоит доверять, особенно если они исходят от опытных экспериментальных групп. Но вековой опыт изучения элементарных частиц показывает, что несмотря на все предосторожности регулярно случаются проколы.

Бывает, что коллаборация получает результат, сильно противоречащий какой-то гипотезе, перепроверяет анализ много раз и никаких ошибок у себя не находит. Однако этот результат затем не подтверждается другими — порой намного более точными! — экспериментами.

Почему первый эксперимент дал такой странный результат, что в нём было не то, где там ошибка или неучтенная погрешность — всё это зачастую так и остается непонятым (впрочем, иногда источник ошибки быстро вскрывается, как это случилось со «сверхсветовыми» нейтрино в эксперименте OPERA).

Физики к таким оборотам событий уже привыкли, поэтому каждый экспериментальный результат, сильно отличающийся от всей сложившейся к тому времени картины, вызывает оправданный скепсис.

Физики так консервативны в своем отношении вовсе не потому, что они ретрограды и намертво уверовали в какую-то одну теорию, как это хотят представить опровергатели физики. Они просто научены всем предыдущим опытом в физике частиц и знают, чем это обычно кончается.

Поэтому без независимого подтверждения другими экспериментами подобные сенсации они не поддерживают.

Фэч в сравнении с другими науками

Надо сказать, что сформулированные выше жесткие критерии статистической достоверности характерны именно для физики элементарных частиц и некоторых смежных разделов. Во многих других разделах физики, а тем более в других дисциплинах (в особенности, в биомедицинских науках) критерии намного слабее.

Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение.

В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов.

В физике элементарных частиц такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия! Ответственное заявление об отличии звучит в ФЭЧ только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ).

Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в ФЭЧ примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались. Подробный рассказ об истоках этого критерия см. в постах Tommaso Dorigo (часть 1, часть 2).

Источник: https://elementy.ru/LHC/HEP/study/errors/sigma

Дисперсия, среднеквадратичное (стандартное) отклонение, коэффициент вариации в Excel

Из предыдущей статьи мы узнали о таких показателях, как размах вариации, межквартильный размах и среднее линейное отклонение. В этой статье изучим дисперсию, среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации.

Дисперсия

Дисперсия случайной величины – это один из основных показателей в статистике. Он отражает меру разброса данных вокруг средней арифметической.

https://www.youtube.com/watch?v=xrn24JcGTSE

Сейчас небольшой экскурс в теорию вероятностей, которая лежит в основе математической статистики. Как и матожидание, дисперсия является важной характеристикой случайной величины. Если матожидание отражает центр случайной величины, то дисперсия дает характеристику разброса данных вокруг центра.

Формула дисперсии в теории вероятностей имеет вид:

То есть дисперсия — это математическое ожидание отклонений от математического ожидания.

На практике при анализе выборок математическое ожидание, как правило, не известно. Поэтому вместо него используют оценку – среднее арифметическое. Расчет дисперсии производят по формуле:

  • где
  • s2 – выборочная дисперсия, рассчитанная по данным наблюдений,
  • X – отдельные значения,
  • X̅– среднее арифметическое по выборке.

Стоит отметить, что у такого расчета дисперсии есть недостаток – она получается смещенной, т.е. ее математическое ожидание не равно истинному значению дисперсии. Подробней об этом здесь. Однако при увеличении объема выборки она все-таки приближается к своему теоретическому аналогу, т.е. является асимптотически не смещенной.

Простыми словами дисперсия – это средний квадрат отклонений. То есть вначале рассчитывается среднее значение, затем берется разница между каждым исходным и средним значением, возводится в квадрат, складывается и затем делится на количество значений в данной совокупности. Разница между отдельным значением и средней отражает меру отклонения.

В квадрат возводится для того, чтобы все отклонения стали исключительно положительными числами и чтобы избежать взаимоуничтожения положительных и отрицательных отклонений при их суммировании. Затем, имея квадраты отклонений, просто рассчитываем среднюю арифметическую. Средний – квадрат – отклонений. Отклонения возводятся в квадрат, и считается средняя.

Теперь вы знаете, как найти дисперсию.

Расчет дисперсии в Excel

Генеральную и выборочную дисперсии легко рассчитать в Excel. Есть специальные функции: ДИСП.Г и ДИСП.В соответственно.

В чистом виде дисперсия не используется. Это вспомогательный показатель, который нужен в других расчетах. Например, в проверке статистических гипотез или расчете коэффициентов корреляции. Отсюда неплохо бы знать математические свойства дисперсии.

Свойства дисперсии

Свойство 1. Дисперсия постоянной величины A равна 0 (нулю).

D(A) = 0

Свойство 2. Если случайную величину умножить на постоянную А, то дисперсия этой случайной величины увеличится в А2 раз. Другими словами, постоянный множитель можно вынести за знак дисперсии, возведя его в квадрат.

D(AX) = А2 D(X)

Свойство 3. Если к случайной величине добавить (или отнять) постоянную А, то дисперсия останется неизменной.

D(A + X) = D(X)

Свойство 4. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их суммы равна сумме их дисперсий.

D(X+Y) = D(X) + D(Y)

Свойство 5. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их разницы также равна сумме дисперсий.

D(X-Y) = D(X) + D(Y)

Среднеквадратичное (стандартное) отклонение

Если из дисперсии извлечь квадратный корень, получится среднеквадратичное (стандартное) отклонение (сокращенно СКО). Встречается название среднее квадратичное отклонение и сигма (от названия греческой буквы). Общая формула стандартного отклонения в математике следующая:

На практике формула стандартного отклонения следующая:

Как и с дисперсией, есть и немного другой вариант расчета. Но с ростом выборки разница исчезает.

Расчет cреднеквадратичного (стандартного) отклонения в Excel

Для расчета стандартного отклонения достаточно из дисперсии извлечь квадратный корень. Но в Excel есть и готовые функции: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В (по генеральной и выборочной совокупности соответственно).

Среднеквадратичное отклонение имеет те же единицы измерения, что и анализируемый показатель, поэтому является сопоставимым с исходными данными.

Коэффициент вариации

Значение стандартного отклонения зависит от масштаба самих данных, что не позволяет сравнивать вариабельность разных выборках. Чтобы устранить влияние масштаба, необходимо рассчитать коэффициент вариации по формуле:

Читайте также:  Критская морская держава - в помощь студенту

По нему можно сравнивать однородность явлений даже с разным масштабом данных. В статистике принято, что, если значение коэффициента вариации менее 33%, то совокупность считается однородной, если больше 33%, то – неоднородной.

В реальности, если коэффициент вариации превышает 33%, то специально ничего делать по этому поводу не нужно. Это информация для общего представления.

В общем коэффициент вариации используют для оценки относительного разброса данных в выборке.

Расчет коэффициента вариации в Excel

  1. Расчет коэффициента вариации в Excel также производится делением стандартного отклонения на среднее арифметическое:
  2. =СТАНДОТКЛОН.В()/СРЗНАЧ()
  3. Коэффициент вариации обычно выражается в процентах, поэтому ячейке с формулой можно присвоить процентный формат:

Коэффициент осцилляции

Еще один показатель разброса данных на сегодня – коэффициент осцилляции. Это соотношение размаха вариации (разницы между максимальным и минимальным значением) к средней. Готовой формулы Excel нет, поэтому придется скомпоновать три функции: МАКС, МИН, СРЗНАЧ.

  • Коэффициент осцилляции показывает степень размаха вариации относительно средней, что также можно использовать для сравнения различных наборов данных.
  • Таким образом, в статистическом анализе существует система показателей, отражающих разброс или однородность данных. 
  • Ниже видео о том, как посчитать коэффициент вариации, дисперсию, стандартное (среднеквадратичное) отклонение и другие показатели вариации в Excel.

Поделиться в социальных сетях:

Источник: https://statanaliz.info/statistica/opisanie-dannyx/dispersiya-standartnoe-otklonenie-koeffitsient-variatsii/

Пример сегментации по свойствам: сегментация студентов по восприятию формата преподавания учебного курса

Проблематика и общая постановка рассматриваемой здесь задачи были уже даны ранее в подразд. 11.3, где выдвинуто предположение о существовании естественного расслоения студентов по отношению к свойствам учебного курса, что представляет собой задачу сегментации.

Сегментация студентов по отношению к условиям прохождения учебного курса проводится по второму способу, первый этап которого основан на данных по отношению к свойствам данного образовательного продукта, а второй – на характеристиках потребителей, т.е. студентов.

Особенность данного способа состоит в возможности широкого применения методов многомерной группировки с выявлением естественного расслоения объектов.

Первый этап основан на выявлении совокупностей студентов с близкими предпочтениями к занятиям. Второй этап – характеристика студентов в сегментах – не проводился. Задача адресности здесь не решается.

Причина в том, что занятие проводится одно для всей учебной группы.

Практический смысл данного исследования – выявить наиболее массовые, типичные требования и ориентироваться на них, если это не противоречит требованиям, предъявляемым к качеству учебного процесса в высшей школе.

Для проведения сегментации использованы следующие так называемые альтернативные свойства лекционного курса (см. подразд. 11.

3): «возможность записать – больше услышать и подумать без записи», «конкретное изложение по пунктам – дается направление и примеры из жизни», «возможность задать вопрос в ходе лекции – вопросы только после лекции», «поддержание дисциплины – полная демократия», «контроль знаний в семестре – контроль только на экзамене», «официальное поведение преподавателя – доверительное поведение преподавателя», «необходимо готовиться к экзаменам – подготовка к занятиям в семестре не влияет на результат экзамена», «каждый получит на экзамене то, что заслужил – преподаватель двоек не ставит».

Результат множественной сегментации с применением многомерного шкалирования представлен на рис. 24.7.

Для сегмента А характерно стремление иметь подробный конспект и желание иметь возможность контролировать знания в семестре. Сегмент может быть назван «Добросовестные и осторожные» или «Ответственные». Как видно, таких студентов большинство.

Сегмент В привлекает преподаватель, который не ставит двоек. Они против контроля знаний в семестре и больше других склонны к «полной демократии» на занятиях. Они не хотят записывать лекции и предпочитают слушать. Сегмент может быть назван «Безразличные» или «Знания – не главное».

Сегмент С предпочитает больше слушать, чем записывать,

Рис. 24.7. Сегментация студентов по отношению к учебному курсу

однозначное понимание необходимости готовиться к экзаменам и полное принятие строгого дифференцирования знаний на экзамене. Эти студенты за сочетание дисциплины и демократии. Следует предположить, что сегмент состоит из способных студентов. Сегмент может быть назван как «Смелые и способные».

[1]

В принципе сегментация возможна нс только по важности свойств продукта, но и по их выраженности. Интерес к сегментации по выраженности вызван тем, что в этом случае возможно совместное рассмотрение результатов сегментации и позиционирования.

Следует сделать специальный комментарий, что возможности сегментации по выраженности свойств рассматриваются здесь не столько для полноты изложения теории сегментации, сколько для последующего использования этих способов сегментации при изложении методики совместного рассмотрения (наложения) сегментации и позиционирования (см. подразд. 26.6).

Можно предложить несколько приемлемых для проведения сегментации формулировок относительно выраженности свойств продукта:

  • • по принципу «желаемых свойств» или по «требованиям», когда потребитель указывает уровень разумной достаточности в выраженности свойства, что применимо, когда потребители не склонны завышать требования. Это возможно, когда каждая разновидность продукта имеет свое назначение: бумага для различных перечисленных целей, видеокамеры для любителей и профессионалов. Особенность данного подхода состоит в том, что рассматривается нс реальный, а желаемый, гипотетический продукт;
  • • принципу «не хуже, чем», когда потребитель высказывается о минимально приемлемых для него уровнях выраженности свойств. По технике проведения данный метод в принципе не отличается от предыдущего, но имеет особенности. Так, при многомерной группировке с выявлением естественного расслоения объектов для снижения размерности перспективно применение метода главных компонент, поскольку кроме нанесения на график точки «не хуже, чем» имеется возможность проиллюстрировать направления улучшения исходных свойств;
  • • принципу выбора идеального продукта[2];
  • • принципу среднего уровня, как промежуточный вариант между первым и вторым способами. Сопоставляя оценки выраженности свойств по принципу «желаемых свойств» и оценки для сегментации по принципу «не хуже, чем», можно видеть, что они представляют собой как бы максимум и минимум, обозначая интервал, в котором сосредоточены требования, приемлемые для потребителя.

Комментарий. В пользу принципиальной возможности использования результатов сегментации по выраженности может служить предположение (гипотеза) о наличии статистической связи между оценками важности и выраженности по принципам «не хуже, чем» и «достаточный уровень».

Однако, к сожалению, исходя из опыта автора, предположение о наличии статистической связи между оценками важности и выраженности по принципам «не хуже, чем» и «достаточный уровень» справедливо далеко не всегда, поэтому соответствующую гипотезу необходимо проверять в каждом конкретном случае.

Источник: https://studme.org/63654/marketing/primer_segmentatsii_svoystvam_segmentatsiya_studentov_vospriyatiyu_formata_prepodavaniya_uchebnogo_kursa

ПОИСК

    Стабильный промежуточный сигма-комплекс [c.135]

    Различие в стабильности промежуточного карбоний-иона и показанного выше сигма-комплекса, возможно, является причиной отличия продуктов алкилирования, катализированного, соответственно, серной кислотой и хлористым алюминием.

При применении составителя изомеризация внутри алкильных групп (или прежде или в течение алкилирования) имеет значительно больше места, чем при использовании хлористого алюминия.

Например, З-метил-1-бутен алкилирует бензол, образуя третичный амилбензол при помош и серной кислоты и 2-метил-З-фенил-бутан с хлористым алюминием [605] алкилирование бензола [c.136]

    Было высказано предположение, что последовательность элементарных стадий реакции отвечает механизму окислительного сочетания. Стадия инициирования включает образование сигма-комплекса (бензолониевый ион), который затем вступает в реакцию [c.45]

    Но сигма-фактор сообщает ферменту способность узнавать специфические участки связывания. Голофермент может очень прочно связываться с промоторами константа связывания при этом составляет а полупериод жизни образующегося комплекса длится несколько часов. Эта константа ассоциации является [c.133]

    Освобождение минимального фермента происходит при терминации, после чего он либо связывается со свободными участками ДНК, либо с сигма-фактором, образуя голофермент, который стабильно взаимодействует только с промоторами. Сигма-фактор отделяется сразу же, как только образуется тройной комплекс. [c.134]

    Сигма-фактор нужен только для инициации. Он сразу же освобождается из комплекса с минимальным ферментом, как только начинается синтез РНК. [c.135]

    После того как сформируется открытый (бинарный) комплекс, следующим шагом является включение двух первых нуклеотидов и образование фосфодиэфирной связи между ними. Это приводит к образованию тройного комплекса между минимальным ферментом ДНК и синтезирующейся РНК (рис. 10.1).

Данная реакция протекает настолько быстро, что период полужизни бинарного комплекса в участке прочного связывания составляет всего лишь 0,2 с. Инициация заканчивается формированием тройного комплекса, и сигма-фактор уже не является его составной частью. [c.

135]

    Прямая взаимосвязь между освобождением сигма-фактора и синтезом фосфодиэфирной связи неизвестна.

Возможно, сигма-фактор непосредственно замещается динуклеотидом образующейся РНК возможно также, что его удаление из комплекса может быть индуцировано изменением свойств минимального фермента, происшедшим под воздействием синтезирующейся РНК.

В любом случае, начиная с момента образования первой фосфодиэфирной связи, транскрипция осуществляется тройным комплексом, содержащим минимальный фермент. [c.135]

    Наличие цикличности во временном объединении сигма-фактора с минимальным ферментом решает дилемму, стоящую перед РНК-полимеразой привести в соответствие взаимодействие фермента с матрицей при инициации и элонгации. Это в самом деле дилемма, поскольку для инициации требуется прочное взаимодействие только с определенными последовательностями (промоторами), тогда как при элонгации необходимо прочное связывание со всеми последовательностями, вдоль которых происходит движение фермента. Минимальному ферменту присуще высокое сродство к ДНК, которое увеличивается в присутствии новосинтезированной РНК. Однако его сродство к слабым участкам связывания слишком велико, чтобы позволить ферменту эффективно находить промоторы. При этом поиск участков прочного связывания методом проб и ошибок путем ассоциации и диссоциации может длиться много часов. Сигма-фактор значительно ускоряет этот процесс, уменьшая стабильность слабых комплексов. В то же время, стабилизируя ассоциацию в участках прочного связывания, сигма-фактор необратимо сдвигает реакцию в сторону образования открытых комплексов. Но затем действия голофермента парализуются его же собственным специфическим сродством к промоторам. Поэтому, освобождаясь от сигма-фактора, фермент снова способен связываться с любой последовательностью ДНК, что позволяет ему продолжать транскрипцию. [c.135]

    Математическое обеспечение АСУ Сигма может автоматически настраиваться на параметры предприятия с помощью программного комплекса Адаптация . Такие параметры, как количество изделий и используемых ресурсов, структура предприятия и цехов и т. д., а также параметры комплекса технических средств АСУ заносятся в специальные таблицы.

Информация из этих таблиц, введенная в ЭВМ, является, исходной для работы комплекса Адаптация , который автоматически формирует математическое обеспечение для АСУ конкретного предприятия.

Читайте также:  Волновая функция - в помощь студенту

Полученный в результате комплекс программ может быть использован для создания информационной базы и решения задач функциональных подсистем, в первую очередь для управления производством в основных цехах. [c.176]

    Новые данные показывают, что алкилирование ароматики первичными алкил-галогенидами (которые только с трудом могут образовать карбоний-ионы) и А1СЬ осуществляется через реакцию бимолекулярного перемещения [600—602]. Она включает образование стабилизированной соли карбоний-иона (сигма-комплекс) через взаимодействие ароматики с хлорид алюмипия-алкил-хлоридныы комплексом [c.135]

    Легкость образования сигма-комплекса зависит от нуклефильной способности ароматического углеводорода их основные свойства увеличиваются с уменьшением замещения, т. е. в порядке бензол

Источник: https://www.chem21.info/info/555913/

Стереохимические представления в органической химии

Всего было 1 предложений, заказчик выбрал автора JerryStar Задание: сделать реферат по химии за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит реферат пишите точно.

Фрагмент выполненной работы: Введение
Стереохимия, или структурная химия, как раздел органической химии, всегда являлась одной из центральных тем обсуждения ученых.

Данное учение возникло более ста лет назад и несомненно отразилось на развитии органической химии как науки. Объектами изучения структурной химии являются органич

Подробнее

На нашем сервисе более 22153 профессиональных исполнителей, которые готовы выполнить ваше задание. Опишите его и получите их предложения с ценой.

Автор24 — это биржа, где напрямую у преподавателей/аспирантов/репетиторов можно заказать выполнение работы «тема»

28 апреля 2016

Заказчик создал задание на выполнение Реферата по предмету Химия

28 апреля 2016

18 исполнителей откликнулись

28 апреля 2016

Заказчик переписывался с автором JerryStar

28 апреля 2016

Заказчик выбрал автора JerryStar, который предложил выполнить работу за 430 руб. и уже выполнял аналогичные типы работ

29 апреля 2016

Автор выполнил работу по теме Стереохимические представления в органической химии за 1 день и уложился в заданный срок

29 апреля 2016

Заказчик принял работу с первого раза и оплатил заказ

29 апреля 2016

Заказчик оставил положительный отзыв, оценил сотрудничество на 5

Закажи её у наших авторов!

Ориентация как отражение свойств сигма-комплекса

Как правило ориентацию заместителей в реакциях идущих по механизму

рассматривают с точки зрения свойств (устойчивости и реакционной направленности) образующихся в качестве промежуточных частиц аренониевых ионов. При этом предполагают, что переходные состояняе медленной стадии по структурам близки или идентичны аренониевым ионам (

-комплексам). Заместители Х в молекулах

можг…

Неклассические карбокатионы

Неклассическими карбокатионами назывются положительно заряженные частицы, в которых делокализация положительного заряда осуществляется с помощью многоцентровых МО, которые образуются за счет перекрывания атомных орбиталей по

— типу. Так аллильные катионы типа

являются классическими, тогда как гомоаллильные катионы типа

в конформациях, в которых вак…

Сопряженное присоединение борорганических соединений Борорганические соединения региоспецифично присоединяются в 1,4-положение у

-ненасыщенным альдегидам и кетонам с образованием винилоксиборанов, которые в свою очередь при дальнейшем гидролизе дают

-алкилзамещенные насыщенные альдегиды и кетоны:Рисунок 1. Рисунок 2.

Суммируя, присоединение триалкилборанов к

-ненасыщенным альдегидам и кетонам заключается во внедр…

Сульфирование

По реакции сульфирования в ароматические соединения можно ввести сульфогруппы —

. Реагентом является серная кислота, с которой бензол реагирует довольно медленно.

Механизм реакции подобный рассматриваемому в реакции нитрования.

Сначала одна молекула

протонирует другую, после чего происходит отщепление воды и образования чрезвычайно реакционноспособного катиона. Он присоединяется к…

  • Химия
  • Реферат

Источник: https://Author24.ru/lenta/1142917/

Важнейший аспект профессионального самоопределения студентов высших учебных заведений — формирование ценностных ориентации

Важнейший аспект профессионального самоопределения личности — формирование ценностных ориентации.

Проблема ценностных ориентаций личности занимает одно из важных и центральных мест в философии, социологии, психологии, педагогике. Ее значимость определяется тем, что ценностные ориентации выполняют функции регуляторов человеческого поведения и всех видов человеческой деятельности.

Таким образом, ценностные ориентации представляют собой подсистему сознания, в которой находят свое отражение ценности, признаваемые человеком как стратегические жизненные цели и общие мировоззренческие ориентиры. Иными словами, система ценностных ориентаций включает, прежде всего, принципы поведения в обществе, а также принципы понимания собственного поведения и поведения других людей.

В последние годы коренных преобразований во всех сферах жизнедеятельности нашего государства на одно из первых мест выходят проблемы повышения профессионализма личности, подготовки высококвалифицированных кадров, способных к формированию современного, более осознанного и ответственного отношения к профессиональной деятельности. Эффективное решение этих вопросов, в конечном счете, предопределит дальнейшее развитие экономики, производства, культуры, науки, эффективность функционирования управленческих государственных структур.

Несмотря на экономическую и политическую нестабильность, быстро меняющиеся социально-экономические условия труда способствуют образованию новых профессиональных мотивов в обществе, побуждающих реальную деятельность, а также качественно изменяют требования к личности в аспекте ее психологической готовности и самостоятельности выбора профессии, профессиональной адекватности и осознанности профессиональной деятельности.

В юношеском возрасте, отражая динамику общественных отношений общества, значительное влияние на развитие профессиональной мотивации оказывают ценностные ориентации личности.

Ценностные ориентации личности, как междисциплинарное понятие, по разному интерпретируются в произведениях различных авторов, что отражается вразличных подходах к их изучению. Б.Г. Ананьев, Л.И. Божович, А.Н. Леонтьев, К.К. Платонов, С.Л, Рубинштейн, Д.Н. Узнадзе, В.А.

Ядов и другие классики отечественной психологии рассматривают ценностные ориентации как выражение направленности личности, которая выступает как системообразующее свойство личности, определяющее весь ее психический склад. B.C. Мухина, H.A. Волкова, И.М. Попова и др.

склоняются к мнению о том, что ценностные ориентации представляют собой субъективный механизм управления человеческим поведением . Становление личности, по А.Н. Леонтьеву, заключается в закономерной перестройке системы отношений и иерархии смысло-образующих мотивов в процессе общения и деятельности .Основываясь на концепции А.Н. Леонтьева, В.Ф.

Сержантов делает вывод, что всякая ценность характеризуется двумя свойствами — значением и личностным смыслом. Значение ценности представляет собой совокупность общественно значимых свойств, функций предмета или идей, которые делают их ценностями в обществе, а личностный смысл ценностей определяется самим человеком. Н.И.

Непомнящая определяет ценности как отраженные субъектом и наиболее значимые для него и обобщенные области его существования, через которые происходит выделение им самого себя, своей личности, собственного «Я». Р.Х. Шакуров считает, что ценности — это объект, вызывающий эмоционально-оценочное отношение со стороны индивидуального или группового субъекта .

Многие исследователи ценностей подчёркивают, что понятия «ценностные ориентации» и «мотивы» не являются тождественными. Система ценностей, по мнению В.Г.

Афанасьева, — «это выраженная в идеальной форме стратегия поведения, тогда как мотив — его трактовка». В.А. Ядов, считает, что «мотивы существенно отличаются от ценностных ориентации.

Мотивы неустойчивы, ситуативны, с трудом объединяются в систему и с трудом интерпретируются как признаки ценностных ориентации».

  А. Маслоу, считал что, «выбранные ценности и есть ценности», при этом действительно правильный выбор — это тот, который ведет к самоактуализации. Под ценностями личности Франкл понимал так называемые «универсалии смысла», т.е. смыслы, присущие большинству членов общества, всему человечеству на протяжении его исторического развития . Важнейшим аспектом профессионального самоопределения личности является формирование её ценностных ориентации. Выбор личностью профессионального пути тесно связан с особенностями её жизненных ценностей, которые определяют реальную профессиональную мотивацию. По мнению Е.А. Климова, для каждой определенной профессиональной группы характерна своя система ценностей. Роль ценностных ориентации заключается в том, что они, детерминируют профессиональное поведение, обеспечивая содержание и направленность деятельности и придавая смысл профессиональным действиям. В процессе деятельности проявляются, закрепляются и корректируются ценностно-смысловые ориентации личности. При этом процесс формирования ценностно-смысловых ориентации и выполняемая деятельность взаимодетерминированы. Так, в контексте профессионального обучения в ВУЗе, с одной стороны, отношение к профессиональной или учебной среде формируется на основе системы личностных смыслов человека, обусловленных его прошлым опытом (осознаваемая часть этой системы существует в виде ценностных ориентаций), с другой — сама деятельность оказывает воздействие на систему ценностно-смысловых ориентации личности, ориентируя ее на профессиональное видение мира будущей специальности. Одним из психологических механизмов формирования и развития системы личностных смыслов выступает процесс интернализации ценностей, предполагающий сознательное и активное принятие убеждений, норм, ценностей, правил, стандартов, существующих в обществе, как собственных взглядов и убеждений и интерпретацию значимых событий как результата своей собственной деятельности.

Личностная динамика в период обучения в ВУЗе во многом определяется характером и особенностями осуществляемой студентами учебной деятельности. Этот период характеризуется не только закладыванием основ будущего вида деятельности, но и одновременным протеканием процессов профессионального и личностного самоопределения.

Ведущую роль в развитии этих процессов играет формирование и развитие ценностных ориентации как целостной системы интернализованных личностных смыслов, отражающих смысложизненный уровень ее функционирования .

Именно в процессе обучения в ВУЗе, для молодых людей наиболее актуальным становится смысл собственной деятельности, и в особенности, смысл своей будущей профессиональной деятельности, являющейся центральным компонентом в выборе жизненной стратегии.

Таким образом, система ценностных ориентации рассматривается как важнейший компонент структуры личности, отражающий избирательное отношение человека к социальным ценностям и определяющий долговременные линии поведения, направленные на достижения этих ценностей.

Ценностные ориентации оказывают существенное влияние на профессиональное самоопределение, которое определяется как внутренними (разные виды самоопределения, собственные профессиональные планы, способности, склонности и т.д.), так и внешними (воспитание, семья, образование, референтная группа и т.д.) факторами.

Внешние и внутренние факторы взаимодополняют и взаимообуславливают друг друга.

Источник: https://infourok.ru/vazhneyshiy-aspekt-professionalnogo-samoopredeleniya-studentov-visshih-uchebnih-zavedeniy-formirovanie-cennostnih-orientacii-1111090.html

Ссылка на основную публикацию