採取済みのデータから有意な要因を判別したい
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パレート図を意識付けに使う
パレート図とはQC7つ道具の一つです。 欠陥数や不適合数等を要因別に分類し、度数の高い順番に並べ且つ累積和も併記した棒グラフと折れ線グラフをミックスした... -
改善してる？～『 誤差の悲劇 』
統計学を学ぶ利点の一つは｢誤差｣に惑わされなくなる点だと思います。同じ条件で行ったとしても同じ結果が出ない事は数多くあります。所謂ばらつきであり偶発的誤... -
プロセスのばらつきと測定のばらつき
データ分析を行う上でばらつきの評価は避けて通れません。同じ手順で実施しているつもりでも実際は微妙に異なりばらつきが発生します。そのばらつきを出来るだけ小... -
母比率の区間推定 - 視聴率の一喜一憂 -
統計的区間推定は%などの比率データにも適用できます。比率データとして代表的なものに視聴率データがあります。予備知識としてビデオリサーチ社のウェブサイト情... -
有意水準、5%の考察
統計的有意差検定とは一定確率の元で◯×判定を下す手法です。この一定の確率を『有意水準』と呼びます。有意水準とは危険率とも呼ばれ逆に100%から危険率を... -
群内誤差と群間誤差 （その2）
前回のその1に続いて解説します。群内誤差が大きければ群間誤差(要因効果)が観えなくなるので、単純に平均値だけでの評価は危険が伴います。それは郡内誤差が群... -
群内誤差と群間誤差 （その1）
統計学を学ぶ最大の利点の一つは、『効果と誤差』についての理解ができることです。逆に言えば改善アクションを行った時、効果と誤差を区別出来なければ、それが意... -
Controlフェイズの目的 シックスシグマ （その8）
前回のその7に続いて解説します。Controlフェイズは、前フェイズまでに確立した対策効果の確認と、効果を持続させるためのアクションを行います。新しく見... -
Improveフェイズの目的 シックスシグマ （その7）
前回のその6に続いて解説します。Improveフェイズでは、特性Yと、Analyzeフェイズの最後で抽出した影響力の大きい要因Xとの関係を伝達関数としま... -
Analyzeフェイズの目的 シックスシグマ （その6）
前回のその5に続いて解説します。Analyzeフェイズでは収集したデータを分析し、特性Yのばらつきに影響を与えている因子を推測します。さらに問題の原因を... -
Measureフェイズの目的 シックスシグマ （その5）
前回のその4に続いて解説します。MeasureフェイズはDefineフェイズと共にプロジェクト成功を左右する重要なフェイズです。問題の定義と、問題の本質... -
Defineフェイズの目的 シックスシグマ （その4）
前回のその3に続いて解説します。シックスシグマでは、顧客主義に基づいてVOC(顧客の声：Voice of Customer)で始まり、顧客の声で終わると... -
DMAICによる問題・課題解決型サイクル：シックスシグマ （その3）
【連載の目次】 シックスシグマ (その1) シックスシグマの概要 シックスシグマ (そ... -
シックスシグマの教育体系 シックスシグマ （その2）
1．プロジェクトメンバーの役割と責任 シックスシグマはプロジェクト体制で行う為、メンバーの役割が明確に定義されており、役割に応じた教育が行われます。Q... -
シックスシグマの概要 シックスシグマ （その1）
シックスシグマとは品質管理面での対日本戦略として生み出され、顧客に対し、ほぼ欠陥の無いサービスを提供するというビジョンに基づいた経営管理体系です。シグマ... -
Zスコアと標準化 工程能力の理解 （その4）
【工程能力の理解 連載目次】 工程能力とは 工程能力指数-Cp... -
DPMO（Defects Per Million Opportunity） 工程能力の理解 （その3）
【工程能力の理解 連載目次】 工程能力とは 工程能力指数-Cp/Cpk ... -
工程能力指数-Cp/Cpk 工程能力の理解 （その2）
【目次】 ▼さらに深く学ぶなら！「工程能力指数」に関するセミナーはこちら！ 1．行程能力の指数化 前... -
散布図 QC7つ道具 （その5）
1．散布図の概要 前回のQC7つ道具、その4 管理図に続いて解説します。散布図とは、同一条件下で採られた2つのグループのデータを、それぞれX軸とY軸に... -
パレート図 QC7つ道具 （その2）
1．パレート図とは 前回のQC7つ道具、その1 ヒストグラムに続いて解説します。パレート図とは、項目別に出現頻度の多い順に並べ、合わせてその累積和を示...
