कोडियोलॉजिस्ट सही है - आप सही हैं, वह गलत है। हालांकि दुख की बात है कि यह एक और आम समस्या है जो आप सामना कर रहे हैं। आप वास्तव में एक ऐसे उद्योग में हैं जो अपेक्षाकृत अच्छा कर रहा है ।
उदाहरण के लिए, मैं वर्तमान में एक ऐसे क्षेत्र में काम करता हूं जहां उत्पादों पर विशिष्टताओं को सेट करने की आवश्यकता है। यह लगभग हमेशा कुछ तरीकों से उत्पादों / प्रक्रियाओं की निगरानी और रिकॉर्डिंग साधनों और एसटीडी विचलन द्वारा किया जाता है - फिर अच्छे पुराने ।मीटर ई एक एन + 3 * σ
अब, इस तथ्य के अलावा कि यह आत्मविश्वास अंतराल उन्हें यह नहीं बता रहा है कि उन्हें वास्तव में क्या जरूरत है (उन्हें इसके लिए सहिष्णुता अंतराल की आवश्यकता है), यह उन मापदंडों पर अंधाधुंध तरीके से किया जाता है जो कुछ अधिकतम या न्यूनतम मूल्य के पास मंडरा रहे हैं (लेकिन जहां अंतराल जीता ' टी वास्तव में उन मूल्यों से अधिक है)। क्योंकि एक्सेल गणना करेगा कि उन्हें क्या ज़रूरत है (हाँ, मैंने एक्सेल कहा), उन्होंने अपने चश्मे को उसी के अनुसार सेट किया, इस तथ्य के बावजूद कि पैरामीटर सामान्य रूप से वितरित होने के आसपास कहीं भी नहीं जा रहा है। इन लोगों को बुनियादी आँकड़े सिखाए गए हैं, लेकिन क़ुबूल या ऐसे नहीं। सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि आँकड़े आपको एक नंबर देंगे, तब भी जब अनुचित तरीके से उपयोग किया जाता है- इसलिए अधिकांश लोग यह नहीं जानते कि उन्होंने ऐसा कब किया है।
दूसरे शब्दों में, उद्योगों के विशाल बहुमत में उत्पादों के विशाल बहुमत पर विनिर्देश, बकवास हैं।
सबसे बुरे उदाहरणों में से एक है, मैं बिना समझे, बिना किसी आँकड़ों के लोगों का आँख बंद करके, मोटर वाहन उद्योग में Cpk का उपयोग करता हूँ। एक कंपनी ने अपने आपूर्तिकर्ता के साथ एक उत्पाद पर बहस करते हुए लगभग एक साल बिताए, क्योंकि उन्हें लगा कि आपूर्तिकर्ता अपने उत्पाद को एक स्तर तक नियंत्रित कर सकता है जो कि संभव नहीं था। वे एक पैरामीटर पर केवल एक अधिकतम युक्ति (कोई न्यूनतम नहीं) सेट कर रहे थे और अपने दावे को सही ठहराने के लिए Cpk का उपयोग किया था - जब तक कि यह नहीं बताया गया था कि उनकी गणना (जब एक सैद्धांतिक न्यूनतम स्तर सेट करने के लिए उपयोग किया जाता है - वे नहीं चाहते थे कि जाँच नहीं हुई थी ) एक बड़े पैमाने पर नकारात्मक मूल्य निहित है। यह, ऐसे पैरामीटर पर, जो कभी भी 0. से कम नहीं जा सकता है। सीपीके सामान्य मान लेता है, प्रक्रिया सामान्य डेटा के पास कहीं भी नहीं देती है। इसे प्राप्त करने में एक लंबा समय लगा। यह सब समय और पैसा बर्बाद कर दिया क्योंकि लोगों ने नहीं किया ' t समझें कि वे क्या गणना कर रहे थे - और यह बहुत बुरा हो सकता था इस पर ध्यान नहीं दिया गया था। यह एक महत्वपूर्ण कारक हो सकता है कि मोटर वाहन उद्योग में नियमित रूप से रिकॉल क्यों होते हैं!
मैं, स्वयं, एक विज्ञान पृष्ठभूमि से आता हूं, और, स्पष्ट रूप से, विज्ञान और इंजीनियरिंग में पढ़ाने वाले आंकड़े चौंकाने वाले अपर्याप्त हैं। मैंने कभी भी इस बारे में नहीं सुना कि मुझे क्या उपयोग करना है - यह सब स्वयं सिखाया गया है और मेरे ज्ञान में बड़े पैमाने पर अंतराल की तुलना में अब भी हैं। इस कारण से, मैं लोगों को आंकड़ों का दुरुपयोग करने के लिए मना नहीं करता (मैं शायद अभी भी इसे नियमित रूप से करता हूं), यह खराब शिक्षा है।
इसलिए, अपने मूल प्रश्न पर वापस जाना, यह वास्तव में आसान नहीं है। मैं कोडियोलॉजिस्ट की इन बातों को धीरे-धीरे समझाने की कोशिश करने की सिफारिश से सहमत हूँ ताकि सही आँकड़ों का इस्तेमाल किया जाए। लेकिन , मैं इसमें एक अतिरिक्त चेतावनी जोड़ूंगा और आपको सलाह भी दूंगा कि आप अपने करियर की खातिर समझदारी से अपनी लड़ाई लड़ें।
यह दुर्भाग्यपूर्ण है, लेकिन यह एक सच्चाई है कि आप हर बार हर किसी को सर्वश्रेष्ठ आँकड़े प्राप्त करने में सक्षम नहीं होंगे। उन्हें सही करने के लिए चुनें जब यह वास्तव में अंतिम समग्र निष्कर्ष के लिए मायने रखता है (जिसका अर्थ है कभी-कभी चीजों को जांचने के दो अलग-अलग तरीके करना)। कई बार (उदाहरण के लिए आपका मॉडल 1,2 उदाहरण) जहां "गलत" तरीके का उपयोग करके समान निष्कर्ष निकाला जा सकता है। बहुत से लोगों को बहुत बार सही करने से बचें।
मुझे पता है कि यह बौद्धिक रूप से निराशाजनक है और दुनिया को अलग तरह से काम करना चाहिए - दुख की बात यह है कि ऐसा नहीं है। एक हद तक आपको अपने सहयोगियों के व्यक्तिगत व्यक्तित्व के आधार पर अपनी लड़ाई का न्याय करना सीखना होगा। आपका (करियर) लक्ष्य वह विशेषज्ञ होना है जो वे तब जाते हैं जब उन्हें वास्तव में मदद की आवश्यकता होती है, न कि पिकी व्यक्ति हमेशा उन्हें सही करने की कोशिश करते हैं। और, वास्तव में, यदि आप उस व्यक्ति बन जाते हैं, तो शायद यही वह जगह है जहाँ आपको लोगों को चीजों को सही तरीके से सुनने और करने में सबसे अधिक सफलता मिल रही है। सौभाग्य।