Hallo Dominik!
Ich denke, das hängt von der Verteilungsform ab. Ob jetzt Gaußsche Glocke, Binomialverteilung oder Poisson.
Erst kürzlich habe ich ein altes Programm von mir, das bei Compilern, welche mit srand() nur Zufallszahlen bis
32767 arbeitet experimentiert. Dabei modifzierte ich es so, das Zahlen mit unsigned int(4Byte) erzeugt werden
können, erweiterbar auf unsigned long. Auch mit Beschränkung.
Dabei ergab sich der Effekt, das je mehr Zahlen ich erzeugte, desto weiter wanderten der Maximalwert und der
Minimalwert der erzeugten Zahlen weiter vom Mittelwert weg. Das war aber zu erwarten. Bei
Produktbewertungen sollte man vorsichtig sein. Je größer die Zahl der Bewertungen ist, desto geringer wird
die Möglichkeit der Manipulation. Bei einer beschreibenden Statistik werden 100 Prozent herangezogen, bei einer
schließenden, etwa bei Hochrechnung in Wahlen werden "Typische Wahlkreise" heran gezogen, die so gewählt
haben wie der Rest gesamt. So wurde mein Heimatdorf(etwa 3kmnördlich von Amberg(Opf.), hat einen ellenlangen Namen nach einer Heiligen) ein Kanidat dafür. Die ARD war damals im Wahllokal und hatte auch mich zu meinem Wahlverhalten befragt.
Das ist übrigens auch bei anderen Bewertungen so, etwa bei der Bewertung
von Arbeitgebern auf
www.kununu.com.
Dort fällt auf, das positive Bewertungen überwiegend von Angestellten kommen. Also aus dem leitenden Bereich.
Eigentlich klar, wenn 15 Leiharbeiter ihre Meinung dort posten, ist das was anderes als bei dem Projektleiter(der
mit positiven Bewertungen auf Opferjagd gehen will?). Erst recht wenn man eine Statistik über Leiharbeiter ansieht:
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Wenn nur ein Mitarbeiter etwas negatives schreibt ist das eine Sache, wenn gleich mehrere negatives berichten etwas anderes.
Meine eigene persönliche Erfahrung ist:
"No smoke without Fire"
Übrigens hat einer meiner Nachbarn, der in einem größeren Betrieb als Angestellter arbeitet mir berichtet, das diese letztes
Jahr nicht einen Leiharbeiter bekommen hätten, weil alle wissen, das die Beschäftigungsdauer sehr begrenzt ist(!!!).
Wenn zum Beispiel eine LKW-Ladung mit Produkten geliefert wird, so wird im Allgemeinen eine AQL, ein Acceptable Quality Level
vereinbart. Das heißt, das Prozesskontrolle bei Produktionsprozessen nicht nur am Anfang vorgenommen werden, sondern ständig in die
Bewertung einfließen. Das nennt sich dann Kaizen, oder PDCA(Plan Do Check Act), was eine Art Regelkreis
darstellt bei der Produktkontrolle:
Planen->Ausführen->Überprüfen->Agieren(besser Reagieren).
Zudem sollte man bei Bewertungen nachsehen wie diese zu Stande gekommen sind. Wenn einer zum Beispiel beim
Kirchweihfest irgendwo zum Beispiel in Bayern eine Alkoholkontrolle durchführt, so stellt das garantiert nicht den
durchschnittlichen Alkoholkonsum aller Deutschen dar.
Wenn man zum Beispiel eine Gruppe von Millionären fragen würde über die Fleischqualität bei einem Discounter, so
kommen da andere Bewertungen raus als wie wenn ich Harz IV Empfänger oder Leiharbeiter befrage.
In der Industrie versucht man zum Beispiel beim Maschinenbau durch sogenannte Shewart-Karten und Stichproben
verschiedene Maschinen und Messmittel separat zu halten. Da kommt es darauf auch an, das nicht mit verschiedenen
Bügelmessschrauben gemessen wird. Bei Messschieber kommt es auch auf das Gefühl der Leute an. Nicht jeder drückt
die Messschnäbel wie ein Elefant zusammen. Das ist von Person zu Person unterschiedlich.
Hierzu verweise ich auf meine Arbeiten mit LibreOffice bei
www.libreoffice-forum.de->LIBREOFFICE COMMUNITY ->INFOS-> Verfahren 1,2,3(Prüfmittelmanagement)
Auf diesem Forum habe ich auch da was über Prüfniveaus veröffentlicht.
Wenn ich nun einen Kontrolleur stetig eine volle LKW-Ladung mit 10000 Teilen komplett kontrollieren würde, hättest
du möglicherweise garantiert irgendwo ein Ausschuß drinnen. Da kommen die berühmten six-sigma (Gaußsche Glocke)
ins Spiel.
Übrigens:
Im deutschsprachigen Raum werden 95/99 Prozent, im englischsprachigen Raum 95,44/ 99,97 für Eingriffsgrenze und Warngrenze (Rinne Seite 337) verwendet.
Bei Qualitätsmerkmalen unterscheidet man zwischen
Quantitative Merkmale:
-Diskrete Merkmale(Zählwerte, etwa Stückzahl, Bohrungsanzahl)
-kontinuierliche Merkmale(Messwerte wie Bohrungsdurchmesser oder Länge)
und
Qualitative Merkmale
-Ordinalmerkmale(etwa Hellgrau, Mittelgrau, Dunkelgrau)
-Nominalmerkmale(keine Ordnungsbeziehung, wie herber Geschmack, milder Geschmack, süß, sauer)
Salopp kann man Qualität mit Erfüllung von Anforderungen bezeichnen.
Beispiel:
Für jemand ist ein Handy oder Taschenrechner mit möglichst vielen Funktionen gut.
Ein anderer, zum Beispiel Schüler sagt:
"Wenn mein Handy oder Taschenrechner nicht gleich kaputt geht, wenn er mir mal aus der Tasche fällt, ist er gut."
Das soll aber nicht heißen das man zur Prüfung auf eine 4 Meter lange Leiter steigt, um das Gerät fallen zu
lassen, sondern etwa wie wenn der Taschenrechner mal versehentlich vom Tisch fällt.
