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データを分析する

データ分析により、問題、課題の原因を導出する


データの分析・・・分析、何かの原因を特定したり、効果の測定をしたりと、その根拠は統計的でなければ説得力がありません。シックスシグマで言えば、Aフェーズ及びIフェーズに相当します。

「前年比で3%売上高が減少している。新製品の効果がない。」
「平均で5%製品機能が向上している。」


その台詞に有意性はあるでしょうか?ここでは、それを確認できる検定などを紹介します。
そのデータに有意性はあるか?検定の必要性
重回帰分析―その現象は説明できるのか!?
シミュレーション入門

統計学的な考え方は重要です。これには部門は関係ありません。工場でも統計的工程管理は伝統芸ですので、研究開発から販売まで全部門に関わる問題です。



そのデータに有意性はあるか?検定の必要性

正規性検定→F検定→t検定、この流れは結構多い分析の流れである。



正規性検定→F検定→t検定
正規分布に代表されるように、いわゆる確率分布は多くの種類があります。

正規性検定とは、正規分布であるかどうかの検定です。データが正規分布であると、何かとその先の分析は進みます。

次に、F検定で2群(もしくはそれ以上)のデータのバラツキが等しいか、そうでないかを分析します。

最後に、2群(もしくはそれ以上)のデータの平均値が同じか、そうでないかを検定し、分析結果を得ます。

「平均で5%製品機能が向上している。」

これは、果たしてそう言い切れるのでしょうか?単に平均値を算出して言っているのでは?

実際にこれをエクセルで分析しましょう。

各種検定の詳細へ





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重回帰分析―その現象は説明できるのか!?

目的因子(Y)に対して複数の説明因子(X)を設定。
*単一の説明因子の場合はこちらを参考。




*この画像にリンクはありません。
ある目的因子Yに対して、複数のXがあり、それらの間に説明ができる程度の確かさがあるのか?ブラックベルト(に関わらず)が直面する分析の一つです。その際の分析の手順は:

  1. 視覚化
  2. 重回帰分析
です。統計ソフトMinitab、表計算ソフトエクセル、そして、フリーのデータマイニングソフトwekaを使用して、この分析をみて見ましょう。


エクセルで分析しましょう。
Minitabで分析しましょう
wekaで分析しましょう。


どうでしょうか?実質的には、wekaの分析が安全で実務的かもしれませんね。

wekaに関する簡単なリンク集はこちらですので参考までに。

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シミュレーション入門

エクセルでやってみましょう。


シミュレーション入門
シミュレーションを行なうと、ある程度、問題解決、課題解決でのインパクトや工程の指標などを推測できます。時に、ほとんど効果のない改善策かもしれない施策を回避することもできます。

その際の分析は:
統計ソフトMinitab、表計算ソフトエクセルでも簡単なものであれば十分です。

*専用ソフトには、構造計画研究所の”Crystal Ball”というソフトウェアがあります。エクセルのスプレッドシートから使用するので、一度試用版でその機能を試してみてください。→http://www2.kke.co.jp/cb/

本サイトのシミュレーション入門編はこちら。

シミュレーション入門の詳細






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アクセストップ5









シックスシグマ
経営手法の一つ。シックスシグマのシグマは統計学上のσ(標準偏差)であり、6σ(シックスシグマ)とは、バラツキが極めて小さく、製品・サービスの欠陥の発生確率が3.4/100万回であることを意味し、問題解決論のフェーズによりプロジェクトを遂行する。

DMAIC
シックスシグマのプロセス―定義(Define)、測定(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)及び管理(Control)―のそれぞれ頭文字をとり、DMAICモデルと呼ぶ。

COPQ
シックスシグマのプロジェクトを運営していく上で財務上の指標となるのは、COPQ(=Cost of Poor Quality)と呼ばれる欠陥により発生するコストの総称である。
[COPQ]


確率変数
多くの現象は、正規分布、一様分布、三角分布などの確率変数で示すことが出来る。製造分野では、ワイブル分布が有名で実用的である。
これを把握することにより、予測、推測が可能になり、その特徴を知ることは製造分野に限らず、重要視されている。
[確率変数]





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