案例：从定性原因分析上升到定量原因分析
在定量原因分析时，主要是有四种定量思考的方法：
1、数据的居中趋势与离散程度分析：均值、标准差
2、 80-20分析：在所有的构成成分中，哪个成分占比最大
3、数据的相关性分析：是否存在强相关
4、敏感性分析：在所有的影响因子中，哪个影响因子对结果的影响最显著
这四种方法可以应用到现象和原因上，如表1所示：
表1 原因分析中的定量分析方法
|
居中趋势与离散程度分析 |
80-20分析 |
相关性分析 |
敏感性分析 |
|
|
现象 |
√ |
√ |
||
|
原因 |
√ |
√ |
√ |
√ |
以下举例说明如何进行定量的原因分析。
1 对现象的定量思考
某客户存在的现象是：项目成本偏差大。
定量思考：
1）居中趋势与离散程度分析。需要思考成本偏差有多大？均值、标准差有多大？如图1所示。
图1 成本偏差率的性能基线
通过对现象的居中趋势与离散程度分析，帮助我们判定这个现象是否值得进行根因分析。
2）80-20分析。
项目是否可以分类？哪一类项目的成本偏差比较大？
成本可以分成几类？是哪一类的项目偏差大？比如成本分成需求、设计、编码、测试、管理、返工等，哪部分的工作量偏差最大？
通过对现象进行80-20分析帮助我们对现象进行准确定位。
2 对原因的定量思考
识别了有多种原因，如：
- 返工多
- 预算不合理
- 战略亏损
- 人员变更
- 计划外工作量大
- 立项前投入太多
- 其他原因
定量思考：
1）分析数据的居中趋势与离散趋势
返工多，多到什么程度？有无性能基线刻画？
计划外工作量大，大到什么程度？有无性能基线刻画？
立项前投入太多，多到什么程度？有无性能基线刻画？
图2 返工工作量占比的性能基线
2）80-20分析
是否可以统计出来，上述7种原因的分布%，即有无如下的历史数据：
表2 各类原因的统计数据
|
项目 |
返工多 |
预算不合理 |
战略亏损 |
人员变更 |
计划外工作量大 |
立项前投入太多 |
其他原因 |
|
P1 |
1 |
1 |
|||||
|
P2 |
1 |
||||||
|
P3 |
1 |
1 |
1 |
||||
|
P4 |
|||||||
|
P5 |
|||||||
|
.... |
|||||||
|
合计 |
5 |
21 |
2 |
15 |
10 |
12 |
5 |
图3 原因分布分析
3）相关性分析
返工工作量占比、人员变更率、计划外工作量占比、立项前工作量占比与成本偏差率是否存在相关性呢？
是否战略亏损项目与成本偏差率是否存在相关性呢？
图4 工作量偏差率的相关性分析
图5 工作量偏差率与项目类型的方差分析
4）敏感性分析
在所有与成本偏差率相关的两个影响因子中，立项前工作量的相关性系数更大，成本偏差率对其的影响更敏感。
备注：本文的统计分析采用的是ZenDAS工具。
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