Theo quan điểm của Raymond Manganelli và Mark Klein, 1994 thì Benchmarking là gì?

Để xác định nhận xét đúng về biểu đồ phân bố mật độ xác định đặc điểm của quá trình sản xuất nến, chúng ta cần phân tích dữ liệu đã cho. Tuy nhiên, vì không có biểu đồ phân bố mật độ được cung cấp, chúng ta không thể đưa ra một kết luận chính xác dựa trên hình dạng biểu đồ. Dựa trên dữ liệu chiều dài nến, chúng ta có thể tạo một biểu đồ phân bố tần suất hoặc biểu đồ tần số. Nếu biểu đồ cho thấy một phân bố gần như đối xứng và tập trung quanh giá trị trung bình, điều này cho thấy quá trình sản xuất ổn định. Nếu biểu đồ có hai đỉnh rõ rệt (bimodal), điều này có thể gợi ý rằng có hai quá trình khác nhau đang diễn ra hoặc có hai nguồn biến động khác nhau. Nếu dữ liệu có những giá trị ngoại lệ hoặc phân bố không tự nhiên, có thể có lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu. Nếu hầu hết các giá trị đều nằm ngoài phạm vi quy định của chỉ tiêu chất lượng, thì có thể kết luận rằng quá trình vượt quá giới hạn quy định. Trong trường hợp này, chúng ta không có đủ thông tin để xác định chắc chắn điều gì đang xảy ra. Tuy nhiên, nếu ta giả định biểu đồ có hai đỉnh rõ rệt do sự khác biệt trong quy trình, đáp án B có thể là hợp lý nhất.

Để xác định nhận xét đúng về biểu đồ phân bố mật độ, chúng ta cần phân tích dữ liệu đã cho. Tuy nhiên, câu hỏi không cung cấp biểu đồ phân bố mật độ, mà chỉ cung cấp dữ liệu thô về chiều dài của 60 cột điện. Để trả lời câu hỏi này một cách chính xác, chúng ta cần phải hình dung hoặc tạo ra biểu đồ phân bố mật độ từ dữ liệu này.

Giả sử, sau khi phân tích dữ liệu và vẽ biểu đồ phân bố mật độ, ta thấy:

A. Quá trình sản xuất bình thường/ổn định: Biểu đồ sẽ có dạng hình chuông đối xứng, cho thấy dữ liệu tập trung xung quanh giá trị trung bình, và không có các điểm bất thường.
B. Có hai quá trình cùng diễn ra: Biểu đồ sẽ có hai đỉnh rõ rệt (bimodal), cho thấy có hai nhóm dữ liệu khác nhau đang được sản xuất đồng thời.
C. Lỗi trong thu thập số liệu: Biểu đồ có thể có các khoảng trống lớn, các giá trị ngoại lệ, hoặc hình dạng kỳ lạ không tự nhiên.
D. Vượt giá trị quy định quá mức của chỉ tiêu chất lượng: Biểu đồ sẽ cho thấy nhiều giá trị nằm ngoài phạm vi cho phép (nếu phạm vi này được cho trước).

Vì không có biểu đồ thực tế, ta không thể kết luận chắc chắn. Tuy nhiên, nếu giả sử dữ liệu chiều dài cột điện phân bố tương đối đều và tập trung, phương án A (Quá trình sản xuất bình thường/ổn định) là hợp lý nhất.

Để xác định nhận xét đúng về biểu đồ phân bố mật độ, chúng ta cần phân tích dữ liệu đã cho. Tuy nhiên, vì câu hỏi không cung cấp biểu đồ phân bố mật độ thực tế mà chỉ cung cấp dữ liệu thô, chúng ta cần suy luận dựa trên các lựa chọn đưa ra.

* A. Quá trình sản xuất bình thường/ổn định: Nếu dữ liệu phân bố gần như đối xứng xung quanh giá trị trung bình, không có các giá trị ngoại lệ quá lớn, và không có các đỉnh rõ rệt khác ngoài đỉnh chính, thì đây có thể là một nhận xét đúng. Tuy nhiên, dữ liệu thô không đủ để kết luận chắc chắn.

* B. Có hai quá trình cùng diễn ra: Điều này thường được biểu thị bằng biểu đồ có hai đỉnh rõ rệt (bimodal distribution). Nhìn vào dữ liệu thô, không dễ dàng để xác định xem có hai quá trình riêng biệt đang diễn ra hay không nếu không có biểu đồ trực quan.

* C. Lỗi trong thu thập số liệu: Điều này có thể xảy ra nếu có những giá trị rất kỳ lạ hoặc không hợp lý trong dữ liệu. Tuy nhiên, các giá trị trong bảng có vẻ hợp lý (ví dụ: tất cả đều nằm trong một khoảng tương đối hẹp), nên khả năng này ít xảy ra hơn.

* D. Vượt giá trị quy định quá mức của chỉ tiêu chất lượng: Điều này có nghĩa là nhiều giá trị nằm ngoài phạm vi cho phép của một chỉ tiêu chất lượng nào đó. Nếu không có thông tin về chỉ tiêu chất lượng, chúng ta không thể xác định được điều này từ dữ liệu thô.

Vì không có biểu đồ thực tế để tham khảo, và không có thông tin thêm về chỉ tiêu chất lượng, lựa chọn A (Quá trình sản xuất bình thường/ổn định) có vẻ là lựa chọn có khả năng đúng nhất nếu dữ liệu phân bố tương đối đồng đều và không có dấu hiệu rõ ràng của các vấn đề khác. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đây chỉ là một suy đoán dựa trên thông tin hạn chế.

Tuy nhiên, để trả lời chính xác nhất, chúng ta cần dựa vào hình dạng của biểu đồ mật độ, điều mà đề bài không cung cấp. Nếu có hai đỉnh rõ rệt, đáp án B sẽ đúng. Nếu có nhiều giá trị ngoại lệ hoặc không hợp lý, đáp án C có thể đúng. Nếu có nhiều giá trị vượt quá giới hạn cho phép, đáp án D có thể đúng.

Do không có thông tin đầy đủ, ta tạm chọn A dựa trên giả định là không có các dấu hiệu bất thường rõ rệt trong dữ liệu.

Giá trị cảm nhận (75) lớn hơn giá trị kỳ vọng (70) cho thấy khách hàng cảm nhận chất lượng dịch vụ tốt hơn so với mong đợi. Vì vậy, đánh giá về chất lượng dịch vụ là tốt, rất tốt hoặc tuyệt hảo.

Chất lượng dịch vụ (Quality) thường được đánh giá bằng sự khác biệt giữa giá trị cảm nhận (Perceived Value) và giá trị kỳ vọng (Expected Value). Công thức tính là: Chất lượng = Giá trị cảm nhận - Giá trị kỳ vọng. Trong trường hợp này, chất lượng dịch vụ đạt 0 điểm, điều này có nghĩa là giá trị cảm nhận bằng với giá trị kỳ vọng. Tuy nhiên, giá trị cảm nhận lại đạt 88 điểm (cao). Vì vậy, mặc dù khoảng cách giữa giá trị cảm nhận và kỳ vọng là 0, nhưng vì giá trị cảm nhận cao nên chất lượng dịch vụ ở mức chấp nhận được.