データの取り方・まとめ方

QC検定の出題頻度

データの取り方・まとめ方はQC検定3級では約2/3程の確率で出題されます。

試験(QC検定3級)	第24回	第25回	第26回	第27回	第28回	第30回
データの取り方・まとめ方	1問	2問	1問	0問	0問	1問

出題されない時もありますが、データの取り方・まとめ方はQC検定にとって基本的な内容で、管理図や標準偏差などで出題されるので、必ず覚えておく必要があります。

QC検定においてデータとは、情報を分かり易い形にし再度解釈できるものです。

データには数値データと言語データの2種類があります。
数値データはQC七つ道具やQC検定2級に出題される統計的検定・推定、実験計画法などの手法に用いられ、言語データは新QC七つ道具に用いられます。

また、数値データには計数値データと計量値データの2種類があります。
計数値データとは基本的に不良数や不具合件数など数えられる値（整数）です。
計量値データとは重量や長さなど連続的な値（小数）です。

ただし不良率は小数まで書くことが一般的ですが、分類は計数値データになります。
※不良率は不良数（計数値データ）／生産数（計数値データ）なので、計数値データになります。

サンプリングとは、母集団からサンプルを採りだす行為の事です。
※母集団・・・元の全体の集団（データ）

サンプリングからデータを収集（測定）する事で、母集団の傾向を推測する事ができます。

データには必ずと言っていいほどのばらつきが含まれています。
データのバラツキは以下の式で表す事ができます。

データのバラツキ　＝　サンプリング誤差のバラツキ　＋　測定誤差のバラツキ

サンプリング誤差のバラツキは、抜き取ったサンプルのバラツキとかたよりの両方を含みます。

データを分布にまとめるのに、必要な指標を基本統計量と言います。
基本統計量には以下の７つがあります。

◎分布の中心を表す統計量
　１.平均値（Xbar：エックスバー）
　２.メディアン（Me）

◎分布のバラツキを表す統計量
　３.平方和（S：ラージエス）
　４.分散（Ｖ：ラージブイ）
　５.標準偏差（ｓ：スモールエス）
　６.範囲（R：アール）
　７.変動係数（CV：シーブイ）

7つの基本統計量の計算方法は以下の通りになります。

平均値は小学生から学んだ通り、全てのデータの総和をデータ数で割った値になります。

データを大きさ順に並べた時の中央の値になります。データ数が奇数個の場合は真ん中の値になり、データ数が偶数の場合は真ん中2個の平均値になります。

【データが奇数個】
　データが1、３，６，７，９（データ数5個）の場合
　Me ＝ 6

【データが偶数個】
　データが1、３，６，７，９，11（データ数6個）の場合
　Me = （6＋7）／ 6.5

平方和とはサンプルのバラツキを表す指標の1つです。各サンプルデータから平均値を引いた値を２乗、それを総和すれば平方和になります。

以下の公式で求める事ができます。

データの散らばりの大きさを表す指標で、大きいほどデータが散らばっていることを表します。

統計局ホームページ
総務省統計局、統計研究研修所の共同運営によるサイトです。国勢の基本に関する統計の企画・作成・提供、国及び地方公共団体の統計職員に専門的な研修を行っています。
www.stat.go.jp
総務省統計局HPより引用

公式は以下の通りになります。

　V：分散、ｓ：標準偏差、　Ｓ：平方和

標準偏差とは平均値からの散らばり具合（ばらつき）を表す指標の一つです。

公式は以下の通りです。

範囲はデータの最大値から最小値までで、公式にすると

R ＝Ｘｍａｘ（最大値）－Ｘｍｉｎ（最小値）

になります

変動係数とは標準偏差を平均で割ったものです。
標準偏差を平均で割る事で、複数の集団のバラツキ（標準偏差）を比較する事ができます。

公式は以下の通りです。