ANOVA in Lean Six Sigma
- Willem Heijboer

Statistiek saai? Niet als je er echte problemen mee kunt oplossen. In dit artikel ontdek je hoe ANOVA in Lean Six Sigma je helpt om variaties binnen je processen bloot te leggen en gericht aan te pakken. Of je nu werkt in de logistiek, gezondheidszorg of bij een woningcorporatie, met ANOVA krijg je de inzichten die je nodig hebt om prestaties te verbeteren en verspilling te verminderen. Lees verder en ontdek hoe.

Wat is ANOVA en hoe past het in Lean Six Sigma?

ANOVA, oftewel Analysis of Variance, is een statistische methode die helpt om verschillen tussen groepen te analyseren. Stel je voor: je hebt drie teams in een fabriek en wilt weten of er significante verschillen zijn in hun productiviteit. Daar komt ANOVA om de hoek kijken. Het analyseert niet alleen de verschillen binnen elk team, maar ook tussen de teams. En zo helpt het je te bepalen of de prestaties van een team daadwerkelijk beter zijn, of dat het verschil puur op toeval berust.

Binnen Lean Six Sigma is ANOVA een onmisbaar hulpmiddel. Het stelt je in staat om processen te verbeteren door data-gedreven beslissingen te nemen. In de Meet- en Analysefase van een project, gebruik je ANOVA om variaties in processen op te sporen en te begrijpen waar de grootste verbeterkansen liggen. Simpel gezegd, ANOVA helpt je inzicht te krijgen in de variabiliteit van je proces, wat belangrijk is voor het verminderen van fouten en het verbeteren van de efficiëntie.

Wat meet je met een ANOVA?

Met ANOVA meet je de verschillen tussen de gemiddelden van meerdere groepen. Je ontdekt of die verschillen significant zijn of puur door toeval ontstaan. Stel dat je bijvoorbeeld de doorlooptijden van verschillende teams wilt analyseren. Met ANOVA zie je of de verschillen tussen de teams groot genoeg zijn om van belang te zijn, of dat de variaties binnen de teams eigenlijk veel belangrijker zijn. Dit geeft je waardevolle inzichten om processen te verbeteren en knelpunten te vinden.

Belangrijke aspecten die ANOVA meet:

  • Verschillen tussen groepen: Geeft inzicht in de variatie tussen groepsgemiddelden.

  • Variatie binnen groepen: Meet de spreiding binnen elke groep om interne consistentie te toetsen.

  • Significantie van resultaten: Bepaalt of de gevonden verschillen statistisch relevant zijn.

  • F-waarde: De verhouding tussen de variatie tussen groepen en de variatie binnen groepen. Hoe hoger de F-waarde, hoe groter de kans dat er een verschil is.

  • P-waarde: Dit getal helpt je beslissen of je het nulpunt moet verwerpen. Als de P-waarde kleiner is dan 0,05, is het verschil tussen de groepen significant.

Wanneer gebruik je ANOVA binnen een Lean Six Sigma project?

In de Measure-fase van een Lean Six Sigma project wil je vaststellen waar de grootste variaties zitten in je proces. ANOVA helpt je hierbij door snel inzicht te geven in de verschillen tussen groepen. Stel dat je de doorlooptijden van meerdere productielijnen vergelijkt. Met ANOVA kun je zien of bepaalde lijnen significant slechter presteren dan andere, wat je helpt prioriteiten te stellen voor verbetering. Een ander voorbeeld is het analyseren van defectpercentages tussen verschillende shifts. ANOVA toont aan of de verschillen in defecten tussen de ochtend- en avondploeg statistisch relevant zijn, of slechts toevallig.

In de Analyze-fase wordt ANOVA vaak ingezet om de oorzaken van procesvariaties verder te onderzoeken. Hier kijk je naar de factoren die invloed hebben op de prestatievariabelen. Een klassiek voorbeeld is het vergelijken van de prestaties van verschillende machines om te zien of een bepaalde machine structureel afwijkt. Een tweede toepassing kan zijn het analyseren van klanttevredenheid per regio, waarbij ANOVA je helpt ontdekken of de verschillen in feedback daadwerkelijk iets betekenen of op toeval berusten.

Wat is het verschil tussen ANOVA en regressie?

ANOVA en regressie zijn beide krachtige statistische technieken, maar ze hebben verschillende toepassingen. ANOVA wordt gebruikt om de verschillen tussen de gemiddelden van meerdere groepen te analyseren. Het is ideaal wanneer je wilt weten of er significante variaties zijn tussen bijvoorbeeld productieteams, klantgroepen, of shifts. Regressie daarentegen wordt gebruikt om relaties te onderzoeken tussen een afhankelijke en één of meerdere onafhankelijke variabelen. Een belangrijk verschil is dat regressie werkt met continue variabelen op zowel de X- als Y-as, zoals tijd of kosten. Met regressie probeer je de impact van onafhankelijke variabelen op een afhankelijke variabele te voorspellen of verklaren.

Bij regressie analyseer je dus niet alleen of er verschillen zijn, maar ook hoeveel verandering in de ene variabele een effect heeft op de andere. Dit maakt het nuttig voor processen waarbij je de invloed van bijvoorbeeld temperatuur of snelheid op de productiekwaliteit wilt meten. Beide methoden zijn waardevol, maar je kiest de ene boven de andere op basis van het soort data en de vraag die je wilt beantwoorden.

Belangrijkste verschillen:

  • Soort data: ANOVA is geschikt voor categorische onafhankelijke variabelen en een continue afhankelijke variabele, terwijl regressie werkt met continu geschaalde variabelen op beide assen.

  • Doel: ANOVA test of er verschillen zijn tussen groepsgemiddelden; regressie kijkt naar de relatie en voorspelbaarheid tussen variabelen.

  • Aantal variabelen: ANOVA kan meerdere groepen tegelijk vergelijken; regressie kan meerdere onafhankelijke variabelen analyseren om hun gezamenlijke invloed te begrijpen.

  • Gebruik van hypothesen: Beide testen werken met nul- en alternatieve hypothesen, maar ANOVA focust op de vraag of groepsgemiddelden gelijk zijn, terwijl regressie hypothesen test over de sterkte en richting van relaties.

  • Type output: ANOVA levert p-waarden om te beslissen of verschillen significant zijn, terwijl regressie ook een regressiecoëfficiënt geeft die aangeeft hoe sterk een onafhankelijke variabele de afhankelijke beïnvloedt.

Verschillende soorten ANOVA-toetsen

Er zijn meerdere soorten ANOVA, elk geschikt voor verschillende situaties. De meest gebruikte is de One-Way ANOVA. Deze wordt toegepast als je één onafhankelijke variabele hebt met meerdere groepen, zoals het vergelijken van de gemiddelde productiviteit van drie verschillende teams. One-Way ANOVA helpt je te bepalen of de verschillen tussen die teams significant zijn. Een Two-Way ANOVA daarentegen wordt gebruikt als je met twee onafhankelijke variabelen werkt. Bijvoorbeeld: je wilt de productiviteit van teams vergelijken, maar ook kijken of er een interactie is met het type gebruikte machines.

Naast One-Way en Two-Way ANOVA bestaat er ook Factorial ANOVA. Dit gebruik je als je meer dan twee onafhankelijke variabelen hebt en hun gecombineerde effect wilt analyseren. Factorial ANOVA geeft inzicht in de interacties tussen meerdere factoren en hoe deze samen de uitkomst beïnvloeden. Deze methoden zijn vooral nuttig in complexe situaties waar meerdere factoren tegelijkertijd van invloed zijn op een proces, zoals productie-efficiëntie of klanttevredenheid.

Hoe voer je een ANOVA uit in Lean Six Sigma?

Het uitvoeren van een ANOVA is een gestructureerd proces dat je helpt inzicht te krijgen in variaties binnen je proces. Het stappenplan hieronder leidt je door de belangrijkste fasen van deze analyse, van hypothesevorming tot het trekken van praktische conclusies die bijdragen aan je Lean Six Sigma project. Hieronder staat een stappenplan:

  1. Stel eerst je hypothesen op. De nulhypothese (H₀) gaat ervan uit dat er geen significant verschil is tussen de groepen, terwijl de alternatieve hypothese (H₁) juist stelt dat er wél een verschil is. Bijvoorbeeld: H₀: er is geen verschil in doorlooptijd tussen productielijnen, H₁: er is een verschil in doorlooptijd tussen productielijnen.

  2. Verzamel data. Je hebt relevante data nodig, zoals procesdoorlooptijden of foutpercentages per groep. Zorg dat je representatieve steekproeven hebt uit verschillende afdelingen of teams, afhankelijk van wat je wilt onderzoeken.

  3. Toon de data grafisch. Gebruik een boxplot of histogram om een visuele representatie van de data te krijgen. Dit geeft je een snelle indicatie van mogelijke trends, verschillen of outliers, en helpt je bepalen of de data voldoet aan de voorwaarden voor ANOVA, zoals normaliteit.

  4. Voer de ANOVA uit. Gebruik software zoals Minitab, JASP, SPSS of Excel om de ANOVA-berekeningen uit te voeren. De F-waarde die je krijgt, geeft de verhouding aan tussen de variatie tussen en binnen de groepen. Dit helpt je begrijpen of er significante verschillen zijn.

  5. Interpreteer de resultaten. Controleer de p-waarde. Als deze kleiner is dan 0,05, dan is er een significant verschil tussen de groepen, wat betekent dat je verbeterkansen kunt identificeren. Als de p-waarde groter is, duidt dit erop dat er geen significant verschil is tussen de groepen, wat betekent dat andere factoren mogelijk meer invloed hebben.

  6. Vorm praktische conclusies. Gebruik de uitkomst van de ANOVA om actie te ondernemen. Als de test een significant verschil aantoont, kun je je richten op de groepen met de slechtste prestaties om verbeteringen door te voeren. Is er geen significant verschil, dan kun je die mogelijke oorzaak wegstrepen en verder zoeken naar andere factoren die het proces beïnvloeden.

Een versimpeld voorbeeld uit de praktijk waarbij de ANOVA wordt gebruikt

Voorbeelden van ANOVA in de praktijk

In een woonstichting kan ANOVA worden gebruikt om de klanttevredenheid te analyseren per locatie. Stel dat de stichting verschillende wijken beheert en data verzamelt over de tevredenheid van huurders in elk gebied. ANOVA helpt te bepalen of de verschillen in tevredenheid tussen de wijken significant zijn. Zo kan de woonstichting beslissen waar ze hun focus moeten leggen voor verbeteringen in klantgerichtheid.

In een ziekenhuis zou ANOVA nuttig kunnen zijn om de doorlooptijd van patiënten per afdeling te vergelijken. Als een ziekenhuis bijvoorbeeld wil onderzoeken of patiënten op de spoedeisende hulp, radiologie en poliklinieken vergelijkbare doorlooptijden hebben, kan ANOVA laten zien of er significante verschillen zijn. Dit kan helpen om knelpunten op specifieke afdelingen op te lossen en de algehele efficiëntie te verbeteren.

In de logistiek kan ANOVA worden toegepast om verschillen in levertijden tussen verschillende distributiecentra te analyseren. Als een logistiek bedrijf merkt dat bepaalde distributiecentra langere levertijden hebben, kan ANOVA worden gebruikt om te onderzoeken of deze variaties significant zijn. Dit helpt het bedrijf om gerichte verbeteringen door te voeren in de slechtst presterende centra en de levertijden over de gehele keten te optimaliseren.

Veelvoorkomende fouten bij het uitvoeren van ANOVA

Het correct toepassen van ANOVA is cruciaal om betrouwbare resultaten te krijgen. Hier zijn vijf veelvoorkomende fouten die vaak voorkomen bij het uitvoeren van ANOVA, met tips om deze te vermijden.

  • Schenden van de aanname van gelijke varianties. ANOVA gaat ervan uit dat de varianties binnen de groepen gelijk zijn, wat homoscedasticiteit wordt genoemd. Als dit niet het geval is, kunnen de resultaten onbetrouwbaar zijn. Voer een Levene’s test uit om te controleren of de varianties vergelijkbaar zijn voordat je ANOVA toepast.

  • Niet controleren van normaliteit. Een belangrijke aanname van ANOVA is dat de data normaal verdeeld zijn binnen elke groep. Gebruik de Shapiro-Wilk test om de normaliteit te testen. Als de data niet normaal zijn, kun je overwegen de data te transformeren of een alternatieve statistische methode te gebruiken.

  • Verkeerde interpretatie van de resultaten. Een significante p-waarde vertelt je dat er een verschil is tussen de groepen, maar het zegt niets over welke groepen verschillen. Voer altijd een post-hoc test, zoals Tukey’s HSD, uit om de specifieke verschillen tussen de groepen te bepalen.

  • Te kleine steekproeven. Een veelvoorkomende fout is het gebruik van te kleine steekproeven, wat de statistische kracht van ANOVA kan verminderen. Te weinig data kunnen leiden tot het missen van belangrijke verschillen tussen groepen. Zorg voor voldoende steekproefgrootte om betrouwbare conclusies te kunnen trekken.

  • Overmatig vertrouwen op ANOVA zonder aanvullende analyses. ANOVA geeft slechts een globaal beeld van variaties tussen groepen. Door alleen op de ANOVA-resultaten te vertrouwen zonder aanvullende analyses, zoals visuele controle van de data of het gebruik van boxplots, kun je belangrijke inzichten missen. Combineer ANOVA altijd met andere analysemethoden om een compleet beeld te krijgen.

Conclusie: ANOVA in Lean Six Sigma

ANOVA is een handig statistisch hulpmiddel binnen Lean Six Sigma. Het biedt de mogelijkheid om groepsverschillen te analyseren en te begrijpen waar de belangrijkste variaties in een proces zitten. Door ANOVA te gebruiken in de Measure- en Analyze-fasen van een DMAIC-project, kun je data-gedreven beslissingen nemen en de werkelijke oorzaken van procesproblemen opsporen. Het helpt je om variaties tussen groepen te identificeren en gerichte verbeteringen door te voeren op basis van statistische bewijzen.

Pas de ANOVA wel correct toe door veelvoorkomende fouten te vermijden, zoals het niet controleren van aannames en het verkeerd interpreteren van resultaten. Wanneer je ANOVA combineert met andere Lean Six Sigma tools, vergroot dit je kans om tot significante verbeteringen te komen. Kortom, ANOVA is een krachtig instrument voor het identificeren van variaties en het verminderen van verspilling in je processen, waardoor het een waardevolle toevoeging is voor elke Lean Six Sigma professional.

Zie je de toegevoegde waarde van statistische analyses voor jouw organisatie? Bekijk hiervoor onze specifieke consultancy diensten, of leer het zelf tijdens een training.

Bekijk onze trainingen

Andere artikelen die we graag met je delen

Bekijk onze kennisbank

Weten wat wij voor je kunnen betekenen?

Vraag nu een offerte aan.

Vraag je offerte aan

Liever persoonlijk contact?

Neem direct contact op.

Willem Heijboer

Willem Heijboer

Master Black Belt

+31 (0)6 25 07 58 85 willem@impactery.nl