Page 145 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

Metode analize podatkov 5.4
povezana. Poleg tega se lahko opazi, da so nekatere neodvisne spre-
menljivke med seboj precej povezane. Npr., Končna kontrola časa3 in
Navor3 imata visoko korelacijo (0,834) in kovarianco (2106,047), kar
kaže na močno povezavo med tema dvema spremenljivkama.
Kot zadnji kazalnik v sklopu CMK smo z regresijsko analizo (enačba
5.7, preglednica 5.46) preverjali kazalnik skladnosti z dokumentacijo.
Rezultati kažejo, da obstaja zmerni pozitivni linearni odnos med neod-
visnimi spremenljivkami in odvisno spremenljivko (R = 0,443). To po-
meni, da večje kot so vrednosti neodvisnih spremenljivk, večja je verjet-
nost, da je skladnost z dokumentacijo višja. V tem primeru R-kvadrat
znaša 0,197, kar pomeni, da neodvisne spremenljivke pojasnjujejo 19,7
% variabilnosti odvisne spremenljivke. Prilagojeni R-kvadrat je zelo ni-
zek (0,040), kar pomeni, da model ni prilagojen podatkom.
Standardna napaka ocene meri, koliko se lahko dejanske vrednosti od-
visne spremenljivke razlikujejo od ocenjenih vrednosti. V tem primeru je
standardna napaka ocene 0,61783 in F-statistika znaša 1,254, p-vrednost
pa 0,294, kar kaže, da vključitev neodvisnih spremenljivk ni statistično
pomembna. V tem primeru Durbin-Watsonova statistika znaša 1,932.
V skladu z rezultati regresijske analize lahko sklepamo, da obstajajo
šibke korelacije med spremenljivkami, vendar so le nekatere korelacije
statistično značilne. Koeficient determinacije kaže, da model ne upo-
števa vseh pomembnih spremenljivk.
V naši raziskavi smo uporabili analize CPK in CMK za preverjanje
ustreznosti procesa proizvodnje v povezavi s spremenljivkami, ki smo
jih preučevali. Zato smo te analize upoštevali za potrditev hipotez.

Dobičkonosnost vloženega kapitala ROI
V nadaljevanju smo preučevali korelacije med neodvisnimi kazalniki
CMK, kot so končni kontrolni čas, navor, temperatura komponente,
temperatura lepila, masa lepila, čas vijačenja, čas lepljenja in število
obratov, ter odvisnim kazalnikom ROI3.
Rezultati analize v preglednici 5.47 kažejo, da je model statistično
pomemben (Sig. F-testa je manjša od 0,05), vendar se lahko le 12,1 %
variabilnosti odvisne spremenljivke ROI3 razloži z neodvisnimi spre-
menljivkami v modelu. Prilagojeni R-kvadrat je −0,05, kar pomeni, da
so bile nekatere neodvisne spremenljivke vključene v model, vendar ne
prispevajo k razlagi odvisne spremenljivke. V tem primeru je standard-
na napaka napovedi enaka 80,42308. Durbin-Watsonova statistika je
2,404, kar kaže na prisotnost avtokorelacije med ostanki.

145