~ばらつくデータ~こんにちは。品質管理担当の宮崎です。今回も、前回に引き続きWeb制作におけるQC(品質管理)についてのお話しです。前回の記事では、データの種類についてのお話をしました。今回は集めたデータのばらつきについてのお話です。チェックシートやログデータなど様々な方法で集めたデータは、同じ数値が連続することはなく多くはばらつきをもったものとなります。ばらつきを起こす原因は無限にあります。これらを一定の範囲に治めるために作業標準などを定めたりしますが、標準通りに作業をしても様々な要因によってデータはばらつきます。ばらつくのか?データのばらつきには「偶然原因」によるものと「異常原因」によるものがあります。「偶然原因」によるばらつきは、現在の技術では解決できない許容できる範囲のばらつきの事。「異常原因」によるばらつきは、作業標準が守られなかった、機械の不調など、いつもと違う変化が見られるばらつきの事。品質管理においては、ばらつきの状態が偶然のものか異常のものかを判断し、異常と判断した場合にはこの原因を見つけ、原因を取り除いて「偶然原因」によるばらつきのみの状態を維持することが大きな目的となります。作業工程や製品から「サンプル」を取り、それを測定してデータをとる目的は、その「サンプル」がどんな状態かを知るためでもなければ、データの示す情報を知るためでもありません。その「サンプル」が属している集団、工程や製品ロットがどのような状態なのかをデータから推測し、必要に応じて改善や処置をするためです。その「サンプル」が属している集団のことを「母集団」といいます。「サンプル」から得たデータをグラフに落としてみるとばらつきの様子がよくわかり、「母集団」の様子を推測することができますが、数量的に表すとその特徴がよりつかみやすくなります。値のことを「統計量」といいます。ことを「母数」といいます。)に表すことができ、それらの状態により「母集団」がどのような分布をしているのか、その状態を推測することができます。ついたデータ群は見比べたときに一見同じ傾向を示している様にみえても、上記のような統計的手法を使って見てみると、違った傾向が見えることがあります。それらの手法を駆使して問題の発見や異常原因の推測をしていきます。それぞれの値の求め方や特性は品質管理の書籍などに詳しいので興味が有る方はそちらをどうぞ。サンプルデータから母集団の実像にせまる手法は品質の管理だけでなく、アクセス解析やマーケティングの解析など、データを活用したあらゆる業務に活用できそうですね。~ばらつくデータ~Contactお問い合わせサイト制作、プロモーションなどご相談はお問い合わせフォームをご利用ください。