品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. ＯＣ曲線とは

（解説）
　1.ＯＣ曲線について、説明して行きます。
　2.ＯＣ曲線（Operating Characteristic Curve）は、
　　抜取検査で不良率ｐのロットが合格する確率
　　Ｌ（ｐ）を示した曲線です。
　3.ＯＣ曲線は、二項分布と３つの変数で決まります。
　　・サンプル数　　　：　ｎ
　　・合格判定個数　　：　ｃ
　　・ロットの不良率　：　ｐ
　4.抜取検査で、不良率ｐのロットが合格する確率
　　Ｌ（ｐ）の目安が得られます。

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2. ＯＣ曲線の作成

（解説）
　1.ＯＣ曲線の作成について、説明して行きます。
　2.ＯＣ曲線は、エクセル関数BINOM.DISTを使用して
　　作成します。
　　・サンプル数　　　：　ｎ
　　・合格判定個数　　：　ｃ
　　・ロットの不良率　：　ｐ
　　・ロットが合格する確率Ｌ（ｐ）
　　　=BINOM.DIST(ｃ,ｎ,ｐ,TRUE)
　3.横軸にロットの不良率ｐ、縦軸にロットが合格する
　　確率Ｌ（ｐ）を取ります。

4.上図は、下記の条件にて作成しています。
　・サンプル数　　　：　ｎ＝１００
　・合格判定個数　　：　ｃ＝１

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3. ＱＣ曲線の見方

（解説）
　1.ＯＣ曲線の見方について、説明して行きます。
　2.ＯＣ曲線では、不良率ｐのロットが合格する確率
　　Ｌ（ｐ）の目安が得られます。
　3.ロットの不良率ｐ＝１％の場合
　　・左図より、ｐ＝１％のＬ（ｐ）を読み取ります。
　　・結果、Ｌ（１％）＝７４％となります
　　・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求め
　　　られます。

4.ロット不良率が５％の場合
　・上図より、ｐ＝５％のＬ（ｐ）を読み取ります。
　・結果、Ｌ（５％）＝４％となります
　・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。

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4. ＱＣ曲線の危険率（α、β）

（解説）
　1.ＱＣ曲線の危険率（α、β）について、説明して行き
　　ます。
　2.ＯＣ曲線の使い方として、もう一つ生産者危険α、
　　消費者危険βを適用する方法が有ります。
　3.生産者危険α、消費者危険βを決めて、良いロット
　　不良率ｐ_０、悪いロット不良率ｐ_１を求めます。

4.生産者危険α→良いロット不良率ｐ_０
　・生産者危険αは、良いロット（不良率ｐ_０）が不合格となる確率です。通常は、α＝５％とします。
　・左図より、α＝５％：Ｌ（９５％）のｐ_０を読み取ります。
　・結果、ｐ_０＝０．３６％となります。
　・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。
5.消費者危険β→悪いロット不良ｐ_１
　・消費者危険βは、悪いロット（不良率ｐ_１）が合格となる確率です。通常は、β＝１０％とします。
　・左図より、β＝１０％：Ｌ（１０％）のｐ_１を読み取ります。
　・結果、ｐ_１＝３．８４％となります。
　・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。

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