品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. データを取る目的

（解説）
　1.データを取る目的について、説明して行きます。
　2.データを取る前に、取る目的を明確にしておく
　　ことが重要です。
　3.ＱＣ７つ道具などのデータ解析方法を理解して、
　　データを取りましょう。
　4.目的の例としては、下記が上げられます。
　　維持の為：　製造工程での各種記録
　　改善の為：　試作試験での実験記録
　　検査の為：　出荷検査での検査記録

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2. データの取り方

（解説）
　1.データの取り方について、説明して行きます。
　2.データの取り方のルールを決めましょう。
　3.データを取るときの注意点を下記に上げます。
　　方法　：　サンプリング方法、データ数、精度
　　履歴　：　５Ｗ１Ｈの明確化
　　利便性：　層別（作業者、機械、原料など）

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3. サンプリングと測定

（解説）
　1.サンプリングと測定について、説明して行きます。
　2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
　　全ての製品を測定するとコスト高となります。
　3.そこで製品から一部を抜き取り測定します。
　　この抜き取り作業をサンプリングと呼びます。
　4.サンプリング、測定、推定が一連の手順です。
　5.サンプリングは無作為に行うことが重要です。

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4. データと誤差

（解説）
　1.データと誤差について、説明して行きます。
　2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
　　得られたデータには必ず誤差が含まれます。
　3.誤差には、かたより・バラツキがあります。
　　かたより：　平均値−真の値
　　バラツキ：　測定値−平均値
　4.これらは下記の関係で表せます。
　　データ＝真の値＋かたより＋バラツキ

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5. バラツキとは

（解説）
　1.バラツキとはについて、説明して行きます。
　2.品質管理ではバラツキを標準偏差で示します。
　3.記号　　　　：　σ
　4.エクセル関数：　=STDEV("A1:A100")
　5.考え方は下記の通りです。
　　データと平均値の差を求め、それを２乗します。
　　これを全てのデータで行い、合計を算出します。
　　得られた値をデータ数−１で割ります。
　　最後に単位を元に戻すため、平方根を取ります。

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6. サンプル数とバラツキ

（解説）
　1.サンプル数とバラツキについて、説明して行き
　　ます。
　2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
　　サンプル数は幾つ必要でしょうか？
　3.サンプル数が少ないとバラツキが大きくなり、
　　サンプル数が多いとコスト高となります。
　4.この関係は左図の様になります。
　　サンプル数は最低でもｎ＝４は必要でしょう。
　5.これは母標準偏差の９５％信頼区間から算出
　　しますが、ここでは割愛します。

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