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通過因果邏輯分析、統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以判斷缺陷產(chǎn)生的原因。

因果分析需要利用現(xiàn)有的知識和信息對假設(shè)進(jìn)行邏輯判斷，并對數(shù)據(jù)反映的問題進(jìn)行解釋。比如在郵局，就有很多匯款失敗的情況。假設(shè)團(tuán)隊(duì)認(rèn)為是工作人員在匯款管理過程中出錯造成的，這或許可以解釋一些錯誤，但無法解釋不熟悉填表細(xì)節(jié)的客戶(老人和小孩)會犯更多錯誤的現(xiàn)象。如果匯款管理系統(tǒng)出現(xiàn)問題，您應(yīng)該認(rèn)為對所有客戶的影響都是相似的。因此，假設(shè)匯款管理系統(tǒng)是問題的原因，這或許可以解釋看得見的問題(如匯款有缺陷)，但無法解釋看不見的問題:老人和孩子更容易匯款失敗。

為了使假設(shè)的理由真的成立，必須通過因果邏輯分析來驗(yàn)證。當(dāng)然，一些潛在的問題現(xiàn)在并不明顯。

2、統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)

散點(diǎn)圖、相關(guān)分析和回歸分析是分析因果關(guān)系的常用方法。

通過散點(diǎn)圖可以對原因X和結(jié)果Y的關(guān)聯(lián)程度有一個印象，然后用精確的計算進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析，得到一定的統(tǒng)計模型。在某些情況下，原因和結(jié)果根本沒有任何關(guān)系。在沒有任何模型的情況下，我們可以通過散點(diǎn)圖得到一些信息。

散點(diǎn)圖提供了一種驗(yàn)證因果假設(shè)的方法，從幾對數(shù)據(jù)中驗(yàn)證自變量X和因變量Y之間是否存在相關(guān)性。配對數(shù)據(jù)，顧名思義，就是X和Y來自同一個被觀察個體，“配對”本身就反映了兩個變量之間的關(guān)系，可能只是表面的相關(guān)，也可能是潛在的因果。一般來說，取一批配對數(shù)據(jù)(X，Y)作為平面坐標(biāo)系中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，就可以形成散點(diǎn)圖，X和Y的相關(guān)關(guān)系在圖中顯示，如圖1所示。

六西格瑪數(shù)據(jù)分析的第三階段：驗(yàn)證結(jié)果

如果數(shù)據(jù)點(diǎn)從左到右呈一定角度分布，如圖1(a)所示，說明自變量X和因變量Y正相關(guān)。簡單來說，這個趨勢就是“隨著X的增大，Y趨于增大”。其他類型為負(fù)相關(guān)，如圖1(b)；不相關(guān)，如圖1(c)所示，或者更復(fù)雜的相關(guān)(在這個例子中，拋物線型，如圖1(d)所示)。

散點(diǎn)圖顯示的強(qiáng)正相關(guān)并不能100%保證X的增加一定會導(dǎo)致Y的增加，但確實(shí)說明了它們在某種程度上是相互關(guān)聯(lián)的，同時也不是完全隨機(jī)的。相關(guān)性并不等同于因果關(guān)系。比如企業(yè)某段時間內(nèi)的“工人加班時間”與“生產(chǎn)的不合格產(chǎn)品數(shù)量”有很高的相關(guān)性，但兩者之間沒有因果關(guān)系。關(guān)聯(lián)度高的真正原因是那段時間生產(chǎn)安排非常集中和緊張，導(dǎo)致工人加班時間和生產(chǎn)的不合格品數(shù)量同步增加。因此，團(tuán)隊(duì)在使用散點(diǎn)圖來說明相關(guān)性時要小心，但有時確實(shí)會發(fā)現(xiàn)一些因果關(guān)系的結(jié)果，所以這種方法還是很有用的。如果考慮兩個以上的變量，相關(guān)性分析可能會非常復(fù)雜。這時可以將變量分組，兩兩組合，得到多個散點(diǎn)圖，驗(yàn)證猜測的正確性。您還可以在同一個矩陣散點(diǎn)圖上繪制所有變量的成對數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，并同時進(jìn)行分析。

在繪制散點(diǎn)圖之前，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、加工、分類，將同一問題的數(shù)據(jù)按不同類型進(jìn)行匹配，做出矩陣散點(diǎn)圖。也可以按照不同層次做散點(diǎn)圖，分層分析。并非所有的缺陷都是由相同的背景引起的，在測量階段發(fā)現(xiàn)的分類因素可能對確定因果模型過程有用。