Денис Демахин (denis_demakhin) wrote,
Денис Демахин
denis_demakhin

Categories:

Регрессия к среднему, или как показать положительный эффект от любого улучшения, даже вредоносного

Допустим, мы отслеживаем показатели какого-либо процесса:


И видим, что большинство измерений находятся вблизи средней линии. Но иногда измерения выбиваются от средней линии очень сильно, но, согласно диаграмме нормального распределения, таких измерений мало. Основная масса измерений более-менее нормальная.

Также, мы видим, что после очень сильного вылета значения вверх или вниз, следующее измерение всегда стремится обратно ближе к средней линии.

Это и называется "регрессия к среднему".

Это явление открыл Фрэнсис Гальтон в 1886 году. Открытие было сделано при сравнении роста детей и роста их родителей. У родителей, рост которых был выше среднего, дети были менее высокими, чем их высокие родители. Соответственно, если рост родителей был ниже среднего, то их дети были выше своих низких родителей, а их рост ближе к среднему.

Есть, например, рыбак. Каждый день он ходит на реку со своей удочкой, и ловит рыбу. В день в точке "14" его улов был крайне удачным. Но на следующий день он, скорее всего, наловит примерно столько же, сколько обычно. А в день №23 клева совсем не было. Но на следующий день он придет на ту же самую реку с той же самой удочкой, с той же самой приманкой. И наловит сколько обычно. Как ни хвали его в день 14 и как ни ругай в день 23, всё равно день после рекордно удачного у него будет хуже, а день после рекордно неудачного - лучше.

Как показать положительный эффект от любого улучшения, даже вредоносного

Ок, выводим на чистую воду эффективных менеджеров.

Представим, что у вас есть инструментальный цех. В нем станков где-то 200.



Вы учитываете количество брака от каждого рабочего места, и каждый месяц вы делаете срез и вывешиваете тройку лучших на доску почёта. Лица на доске почета меняются, т.к. сотрудники все старются брака не допускать, но не всегда это удается.

Вы придумываете предложение по улучшению, которое предназначено для снижения количества брака. Приспосбление очень дорогое, и для экперимента вам покупают 3 экземпляра. Теперь нужно провести испытания и собрать статистику.

Т.к. улучшение нужно для снижения брака, то логично применить его на трех станках, которые показали наибольшее количество брака за последний месяц. Потому что зачем применять такое устройство там, где брака и так нет? Что оно там будет снижать?

Вы устанавливаете экспериментальное устройство на 3 станка, у операторов которых было наибольшее количество брака за последний месяц, чтобы проверить всё в реальной работе.

Ждете месяц.

Делаете новый срез.

Сравниваете результаты нового месяца (в течение которого применялись устройства) с предыдущим месяцем.

По всем трем станкам вы регистрируете улучшение показателя. Количество брака по трем станкам снизилось!

Хотя в среднем по цеху оно не изменилось. Но на остальных станках ведь устройств не было.

Положительный эффект налицо!

Теперь посмотрим с другой стороны

Мы выбрали 3 станка с самыми плохими показателями. Логично предположить, что они туда попали потому что все 3 из 200 оказались в этом месяце в этой точке по количеству брака:



И даже если бы вы устройств по улучшению не применяли, то в следующем месяце станки бы в любом случае подправили свои показатели за счет регрессии к среднему. То есть, они и так ухудшились дальше некуда, и оттуда им наиболее вероятный путь только на улучшение.

Эксперимент в таких условиях практически не может показать отсутствие положительного эффекта!

И не потому что предложение по улучшению хорошее, а потому что регрессия к среднему вытащит вам со дна рейтингов что угодно.

Показатели троих аутсайдеров увеличатся из-за случайной изменчивости, но вы ошибочно припишете это к заслугам предложения по улучшению.

Подробнее о таких вещах:

"Думай медленно, решай быстро", Даниэль Канеман

"Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами", Эдвардс Деминг





Subscribe

Recent Posts from This Journal

Buy for 20 tokens
Buy promo for minimal price.
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 4 comments