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現状を的確に把握しよう（２） |
前回、データの変化や平均値やばらつきの比較には、変数別グラフや変数別統計量グラフがとても有用であるという説明をしました。
では、データの変化や平均値やばらつきの比較ではなく、ばらつきの全体的な形や散らばり具合知りたいときは、どうしたらよいでしょうか。
ＲＱＣでは、ばらつきの形を調べるために、ヒストグラムを用意しています。
今回は、ばらつきの大きさと共に分布の姿を知るために有用なグラフ、ヒストグラムについてお話をしたいと思います。
ヒストグラムは横軸の目盛りに特性値をとり、それをクラスにわけて、その度数を棒グラフとして表示したものです。ＲＱＣで、ヒストグラムを作成するには、まず、作成するグラフの上限値と下限値、作成するクラスの数、区間の幅を指定します。
区間幅で調整する方法（作成するグラフの上限値と下限値、作成するクラスの数を入力して区間幅で調整）と上限値で調整する方法（作成するグラフの下限値、作成するクラスの数、区間の幅を入力して上限値で調整）がありますのでやりやすい方法を選択して下さい。
ＲＱＣはそれらの情報に従い、そのクラスに含まれるデータの数を計算し度数分布表とそれを棒グラフとして表示したもの（ヒストグラム）を作成します。
一般にはデータを１００個程度集めて、１０〜２０くらいのクラスにわけてヒストグラムを作成するとだいたいの分布の姿を知ることができます。
●ヒストグラムを活用しよう（１）
データをばらつかせる要因が、偶然原因によるばらつきだけであれば、データの形は正規分布に当てはめることができます。
もしヒストグラムを作成したときの分布の形が正規分布から外れていると考えられる場合は、中心またはばらつきが異なるサンプルが混じっている可能性があると考えるべきで、材料、機械、作業条件などデータの背景を調べて層別して分析することが必要です。
ＲＱＣでは、さらに変数別にヒストグラムを作成することができます。 従来のヒストグラムでは分布の比較はできませんでした。変数別ヒストグラムとは、複数のヒストグラムをＺ軸上に配置し、分布形状とその比較が同時にできるよう工夫したグラフです。
●ヒストグラムを活用しよう（２）
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 第一回・・・現状を的確に把握しよう（１）（変数別グラフ・変数別統計量グラフ）
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