ここで、実際のデータに基づいてシェハートコントロールカードを作成する例を詳細に分析します。 実際のデータとして、完了した個人タスクに関する履歴情報を取得しました。 この情報は、David Allenの個人の効果モデルをモノを取得するために適応させたおかげです（これについては、3つのパートで古いスライドキャストもあります： パート1 、 パート2 、 パート3 + Outlookからタスクを分析するためのマクロを含むExcelプレート ）。
問題のステートメントは次のようになります。 曜日に応じて完了したタスクの平均数の分布があり（グラフの下）、「月曜日に何か特別なものがありますか、それとも単なるシステムエラーですか？」という質問に答える必要があります。
統計的プロセス制御の主要ツールであるシェハート制御カードを使用して、この質問に答えます。
したがって、変動の特別な理由の存在に関するシューハルト基準は非常に単純です。ある点が特別な方法で計算された管理限界を超える場合、それは特別な理由を示します。 ポイントがこれらの制限内にある場合、偏差はシステム自体の一般的な特性によるものです。 大まかに言って、それは測定誤差です。
管理限界の計算式は次のとおりです。
どこで
-サブグループの平均値の平均値、
-平均範囲、
-サブグループのサイズに応じた工学係数。
すべての式と表形式の係数は、たとえば、 GOST 50779.42-99にあります。これは、統計管理へのアプローチの概要を示しています（正直、私はそのようなGOSTがあるとは思っていませんでした。 D.ウィーラーによる本 ）。
この場合、完了したタスクの数を曜日ごとにグループ化します。これがサンプルのサブグループになります。 5週間の作業で完了したタスクの数に関するデータを取得しました。つまり、サブグループのサイズは5です。GOSTの表2を使用して、工学係数の値を見つけます。
サブグループ（この場合は曜日）の平均値と範囲（最小値と最大値の差）の計算は非常に簡単なタスクです。私の場合、結果は次のとおりです。
| 曜日 | グループ平均 | 範囲 |
|---|---|---|
| 月曜日 | 10.2 | 8 |
| 火曜日 | 6.7 | 10 |
| 水曜日 | 7.2 | 11 |
| 木曜日 | 4.2 | 9 |
| 金曜日 | 5.0 | 10 |
| 土曜日 | 0.5 | 2 |
| 日曜日 | 0.5 | 3 |
コントロールカードの中心線は、グループ平均の平均になります。
平均範囲も計算します。
これで、完了したタスクの数の管理限界の下限は次のようになります。
つまり、システムの観点から、私が平均して少数のタスクを完了する日は特別です。
同様に、上限管理限界を取得します。
次に、中心線（赤）、管理限界の上限（緑）、管理限界の下限（紫）をプロットします。
そして、ああ、奇跡！ 管理限界を超える3つの明確に区別できるグループがありますが、それらには明らかに変動の体系的な理由はありません！
土曜日と日曜日は仕事をしていません。 事実 そして月曜日は本当に特別な日でした。 そして今、あなたは月曜日に本当に本当に特別なものを考えて探すことができます。
ただし、月曜日に実行されたタスクの平均数が管理限界内であり、他のポイントからも目立っていた場合、SchuhartとDemingの観点からは、月曜日にいくつかの詳細を探すことは意味がありません。 。 たとえば、昨年末の残り5週間のコントロールカードを作成しました。
そして、月曜日は何らかの形で際立っているという感覚があるように思えますが、シェハートの基準によると、これはシステム自体の単なる変動またはエラーです。 Shukhartによれば、この場合、月曜日の特別な原因をarbitrarily意的に長期間調査することができます-それらは単に存在しません。 統計局の観点から見ると、このデータでは、月曜日は他の営業日（日曜日でも）と変わりません。