较真儿的问题: P=0.05

从P所代表的意义上来说,它是不可能等于0.05的,但是我们常说
P大于0.05的时候如何
P小于0.05的时候如何
这样,就有人问了,P等于0.05的时候如何呢??


所以我的问题并不是P=0.05,而是如果P=0.06的时候怎么办??
我们知道,根据统计做出决定,需要依靠一个P值,由于这个决定是根据数学计算得到的,不需要经验的辅助,所以对于那些喜欢搞MTB和统计数学的人来说,将把这些作为向一些依靠经验来决定事情的人的挑战工具.
我们知道,六西格码的魅力之一,就是依靠科学的统计工具来帮助我们做决定,科学总是冷冰冰的,计算结果出来以后,P =0.04和P=0.06对于结果的判断将产生天壤之别,那么如此接近的两个数值,真的对于实际情况的体现会有如此大的分野???
我们把实际的问题处理成统计问题,利用统计判定指导实际问题,在整个统计过程中,包含多少对于实际问题的忠实和关注无疑对于做出决定产生决定性的影响,所以与其说六西格码通过一套完整的DMAIC流程来追逐流程的最佳绩效,不如说,我们还是以已有知识和经验为基础的彻底执行.

因为从西方国家的认识,通过培养六西格码黑带,是为企业塑造未来的领导人,于是就有很多的人,以为掌握了六西格码统计工具,就拿到了尚方宝剑,可以将那些一直压在自己身上的顽固的老前辈们致命一刀.翻身的时刻终于等到了.


备注:不涉及正态分布的验证P=0.1和测量系统分析中人产品的交互作用假设的P=0.25 还有试验设计中的筛选试验的阿尔法水准0.1(MTB 13版本的默认0.10,14版本0.05,当然这个数值可以更改)