Pareto-Diagramm
Was ist ein Pareto-Diagramm?
Ein Pareto-Diagramm zeigt die sortierten Häufigkeiten für Stufen einer nominalen Variable.
Wie werden Pareto-Diagramme genutzt?
Pareto-Diagramme helfen Anwendern bei der Entscheidung, welches Problem zuerst gelöst werden soll. Sie erleichtern die Erkennung des häufigsten Ergebnisses einer kategorialen Variable.
Pareto-Diagramme zeigen die sortierten Häufigkeiten von Daten.
Ein Pareto-Diagramm ist eine Sonderform des Balkendiagramms. Bei einem Pareto-Diagramm werden die Balken nach Häufigkeit in absteigender Reihenfolge sortiert. Diese Diagramme werden oft verwendet, um die wichtigsten Bereiche für die Prozessverbesserung auszumachen.
Pareto-Diagramme zeigen die sortierten Häufigkeiten von Werten für verschiedene Stufen einer kategorialen oder nominalen Variable. Die Diagramme basieren auf der 80/20-Regel. Diese Regel besagt, dass 80 % aller Probleme die Folge von 20 % aller Ursachen sind. Man spricht bei dieser Regel auch von der Regel der „wenigen wichtigen und der vielen trivialen Kategorien“. Das Prinzip basiert darauf, dass Sie sich auf wenige wichtige Grundursachen eines Problems konzentrieren und die vielen trivialen Nebenursachen ignorieren können. Abbildung 1 ist ein Beispiel eines Pareto-Diagramms.
Das Diagramm zeigt die Arten der Erkenntnisse aus einer Prüfung von Geschäftsprozessen. Die häufigste Erkenntnis ist die Tatsache, dass kein Standardarbeitsverfahren (SOP) befolgt wurde.
Welcher Unterschied besteht zwischen Pareto-Diagrammen und Balkendiagrammen?
Wie oben erklärt ist ein Pareto-Diagramm ein Spezialfall des Balkendiagramms. Bei einem Pareto-Diagramm werden die Balken in absteigender Reihenfolge sortiert. Bei einem Balkendiagramm ist die Sortierung in absteigender Reihenfolge nicht zwingend nötig. Für Balkendiagramme kommt oft eine alphabetische Sortierung oder eine sonstige logische Reihenfolge zu tragen.
Abbildung 2 zeigt ein Balkendiagramm für dieselben Prüfungsdaten wie das Pareto-Diagramm in Abbildung 1.
Sie können natürlich auch das Balkendiagramm nutzen, um das häufigste Problem zu ermitteln, doch dieser Ansatz ist nicht so effektiv wie das Pareto-Diagramm.
Beispiel für ein Pareto-Diagramm
Die meisten Anwender verwenden Software, um Pareto-Diagramme zu erstellen. Einige Tools ermöglichen Ihnen das Hinzufügen eigener Funktionen.
Das Pareto-Diagramm für die Prüfungsergebnisse in der obigen Abbildung 1 zeigt die grundlegenden Ergebnisse. Um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, können Sie einen Hinweis zum Diagramm hinzufügen, wie in Abbildung 3 unten gezeigt.
Eine kumulierte Häufigkeitslinie hinzufügen
Pareto-Diagramme können auch eine Linie für die kumulierte Häufigkeit enthalten. Abbildung 4 zeigt eine kumulierte Häufigkeitslinie in den Ergebnissen der Prüfung.
Die kumulierte Prozentkurve und die kumulierte Prozentachse befinden sich rechts. Die ersten beiden Erkenntnisse machen etwa 75 % aller Erkenntnisse aus. (Beachten Sie, dass die 80/20-Regel sich als Annäherung versteht.) Hier wird sich das Unternehmen wahrscheinlich auf die ersten beiden Erkenntnisse konzentrieren. Dieses Beispiel verwendet außerdem Farben, um die beiden wichtigsten Erkenntnisse hervorzuheben.
Kategorien mit wenigen Zielgrößen kombinieren
Zusätzlich zu den „wenigen wichtigen“ Kategorien weisen einige Daten „viele triviale“ Kategorien auf. Abbildung 5 zeigt die Ergebnisse einer Untersuchung von Beschwerden über einen Helpdesk.
Wir sehen im Pareto-Diagramm mehrere Arten von Beschwerden mit nur wenigen Zielgrößen. Mit JMP können wir die Ursachen für die Balken 6 bis 9 kombinieren. Das Pareto-Diagramm in Abbildung 6 zeigt die Ergebnisse der Kombination dieser Ursachen in einer Kategorie namens „Sonstige“.
Für den letzten Balken, der mehrere Ursachen in der Kategorie „Sonstige“ zusammenfast, wird eine andere Farbe verwendet. Bei der Kombination von Kategorien hat es sich bewährt, die kombinierte Kategorie als letzten Balken darzustellen. In JMP erfolgt dies automatisch. Dieser Ansatz betont die Tatsache, dass der Balken aus kombinierten Kategorien besteht, und vermeidet das Vertauschen des kombinierten Balkens mit den Balken für Einzelursachen. Für die Helpdesk-Daten muss der Fokus ganz klar darauf liegen, die Grundursache für die ersten drei Arten von Beschwerden zu ermitteln.
Balkendiagramm im gepackten Stil
Wenn eine Variable viele Kategorien aufweist, kann das Pareto-Diagramm für eine übersichtliche Visualisierung zu breit werden. Eine Lösung ist die Kombination von Kategorien in der Kategorie Sonstige, wie in Abbildung 6 zu sehen. Eine andere Alternative ist das Balkendiagramm im gepackten Stil.
Pareto-Diagramme und Datenarten
Pareto-Diagramme sind nützlich für Daten mit Häufigkeiten von Werten für eine nominale Variable. Pareto-Diagramme eignen sich aber nicht für Daten mit Werten einer stetigen Variable.
Bei kategorialen Daten wird die Stichprobe in Gruppen aufgeteilt und die Antworten können eine feste Reihenfolge haben. Wenn Sie zum Beispiel in einer Umfrage gebeten werden, Ihre Meinung auf einer Skala von „Stimme überhaupt nicht zu“ bis „Stimme voll und ganz zu“ anzugeben, sind Ihre Antworten kategorial. Ein Pareto-Diagramm bietet sich hier wahrscheinlich nicht an, weil es die Daten nach Häufigkeit sortiert und nicht nach der definierten Reihenfolge der Variable.