こんばんわ。
表題の件でご教示いただきたいです。
ある品質データを追っており、生産条件を変えたことで推移が変化したことを証明したいと考えています。その際の具体的な証明方法に関し、アドバイスいただきたいです。
案(1):統計解析(t検定等)
条件変更前後の推移に有意差が生まれるまでデータ数を取り溜める。
(ただ、上司があまり統計解析に重きを置かないタイプです。。)
案(2)過去実績を使う
過去にも別の条件を変更した実績がある。そこから有意に差が生まれるデータ数を見積もる。
(ただ、変更条件が違うため、同様のデータ数で良いかが不明確)
今の所、こんな風に考えています。
アドバイスよろしくお願い致します。
A 回答 (1件)
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No.1
- 回答日時:
生産条件変更前の品質データをA、変更後をBとして、統計分析を行わないと、案2の過去データでは、品質データがCとなってしまうので、比較の意味が有りませんから、案1ですね。
その母数、期間に関しては「何の」推移が変化したことを証明したいかにより、決めなければなりません。
品質データと言うことですと、工場でのその部品の最終完成検査の合格・不合格の推移が妥当かと思います。出来れば生産変更した部分で影響される部分に限定したい。
完成機として消費者に販売したもので、不良が有った場合と言う考え方も出来ますが、これでは不具合の原因がその部品であった事を確認するしなければならず、時間も掛かりますので上記でよいかと思います(部品や商品によって異なるでしょうが)。
その部品が生産条件を変えただけで、品質データが変化するものと仮定しますと、AとBのそれぞれ1年間の母数で判別可能かと思われます。
一方で、生産条件が生産工程の変化も関係させて居る場合は、それぞれ3年間のデータを使わないと、生産条件変更以外の影響が取り去れないと考えます。
どちらも、前回の条件変更以降でなければいけません。
一方で、生産条件変更後で時間の経過が短い場合は、上記の母数・期間が満足できません。その場合は、一般的にAは開始点から遡って、Bは経過で毎月母数と期間を拡大して分析、報告するしかありません。これは案1と同じ考えです。なお、生産方式と量によって、毎月ではなく毎日や毎週の生産結果で比較するものも有ると思います。
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