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“但你提供給我們的測量方法只有在項目完成后才能得到，”另一位委員仍然滿懷希望地問道。“在你開始這個項目之前，你沒有仔細測量主流程的變量輸出嗎？”黑帶候選人搖了搖頭。

“好吧。謝謝你，吉姆。我們會聯系你的。”認證委員會的女主席說。吉姆最終沒有獲得認證。

認證標準要求參與黑帶的項目能夠產生一種可以用一定尺度來衡量的改進，而這種尺度對于客戶、股東或員工來說都是非常重要的。這種可測量的改進需要一些比較的基礎。例如，與基線測量相比，可以說某個變化正在向好的方向發展。吉姆只能說明項目完成后原來的東西依然運轉良好，但他無法回答下面的問題:“現在比你開始這個項目前好嗎？”如果他不能回答這個問題，顯然不能說明這個項目真的帶來了一些改善。同樣，如果沒有基線測量的幫助，委員會無法確定事情是在變好、變壞還是根本沒有變化。所以，Jim要么要尋找歷史數據來證明自己是對的，要么要用另一個項目來參與認證選擇。

關鍵輸出變量(或質量關鍵)很重要，但關鍵輸入變量也很重要。六西格瑪明確了所有利益相關者的預期結果，明確了實現這些結果的必要驅動力和根本原因；企業在試圖解決根本原因的時候，巧妙地利用數據來幫助和引導；它也可以通過系統的方法實現持續改進。思考已經成為六西格瑪的必要部分，因為它有兩個功能:

1.提供區分特殊原因引起的變更和一般原因引起的變更的指南。

2.通過數據驗證因果的模型，讓人們的注意力集中到根本原因上。

沒有統計思維，迷信學習就無法避免。以下身無分文的章節選自BF斯金納的經典《紙鴿迷信》，用一個實驗室實驗描述了這種現象:

每當我們向人們展示強化...我們必須假設條件反射已經發生，即使我們根本沒有注意到表現出這種行為的生物體的具體表現。有一個簡單的實驗可以證明事實確實如此。

讓一只鴿子保持穩定的饑餓狀態，但要保證每頓飯都按時上桌，讓它的體重降到原來的75%，每天讓它在實驗籠子里待幾分鐘。籠子與喂食槽相連，喂食槽可以擺動到籠子的側面，這樣鴿子就可以吃到里面的食物。每次強化刺激時，通過螺線管和延時繼電器，食槽擺動到籠子后保持五秒鐘。

當時間間隔有規律時，如果用一個時鐘代替喂食槽，不管鴿子的行為如何，通常都會發生操作性條件反射。在八個籠子中的六個里，鴿子的反應非常明顯，以至于兩位觀察者在數例子時幾乎完全一致。一只鴿子由于條件反射習慣在籠子里逆時針走，在兩次強烈刺激之間要轉兩三圈。另一只一直用頭撞籠子的上角；第三個形成了另一種“惹事”的反應，好像把頭放在一根看不見的橫桿下，不停地抬起來。

兩只鴿子的頭和身體形態做了一個鐘擺似的運動:頭向前伸，從右向左快速擺動，然后慢慢向后移動；基本上，身體隨著頭部的運動而運動。如果動作幅度大，它的腳會跟著走幾步。另一只鴿子由于條件反射習慣于做一個類似啄地板的動作，但并沒有真正接觸到地板，或者只是快速的飛起來。如果鴿子還在適應籠養環境或者喂食槽沒有規律的出現在鴿子面前，這些反應不會很明顯。

條件反射的訓練過程很好理解。喂食槽出現的時候，鴿子正好在做一些反應；結果它就慢慢習慣性的做出這種反應。如果到下一個喂食槽的時間間隔不夠長，不足以讓分娩消失，那么“偶發事件”的可能性就很大。這就進一步強化了這種反應，后續的強化就變得更有可能。的確，有些反應沒有被強化，而有些強化效應在反應發生之前就已經出現，但最終的結果是強化效應的情況得到了顯著的發展。

當然，人不是鴿子，但也是通過觀察周圍的信號來學習的。比如統計學中有一種現象叫做“回歸均值”。簡而言之，“回歸均值”說明了一種現象，即相對遠離均值的測量結果可能會產生更接近均值的結果。管理者通常會在事情失控時采取行動，然后觀察他們覺得不典型的結果。這是因為有了這些非典型結果，很可能會有一些更接近正常情況的結果，所以即使實際上沒有用，管理者也會從他們的預期結果中受益。因此，管理人員得出結論，他們的做法收到了良好的效果，所以他們會加強這種做法。沒有好的統計指南，管理者往往認為自己的行為有助于觀察到的結果，所以會像那些鴿子一樣重復自己的強化行為。

對統計學的思考可以在兩個方面最大程度上避免迷信學習:一是可以讓管理者明白，一個觀察到的結果是由一個很容易確定的重要原因引起的，而不是由許多偶然湊在一起的不重要原因引起的。統計學為管理者提供了一套分析工具(通常以圖表的形式)，幫助他們理解動態過程行為隨時間的變化。其次，統計思維可以得到強大的實驗設計工具的支持。這些工具可以幫助項目經理通過前饋而不是反饋來研究因果模型。

前饋意味著管理者開發預測模型，然后通過仔細檢查它們預測未來的能力來測試它們。通過研究專家的預測和實際結果之間的差異(即誤差)，我們可以幫助管理者確定他們的模型是否存在系統性誤差。與迷信從有利結果中學習不同，我們可以操縱前饋模型產生遠離均值和接近均值的結果。一個精心設計的實驗設計(DOE)項目肯定會包含這種確定的趨勢。

思考統計學也會讓管理者的注意力集中在變化和共性上。他們的統計指南和實驗將可變性與計算相結合。這一點非常關鍵，因為客戶感受到的是變異。如果沒有六西格瑪，管理者很可能只會看到一般的質量，而失去質量的這個關鍵組成部分。

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