IE VE QC OR それぞれの定義と特徴を教えてください！！！

締切済

質問者：cassiscrown
質問日時：2002/05/27 13:40
回答数：1件

経営学のレポートの内容なんですが、全く分からないので教えてください。
お願いします。

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回答 (1件)

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No.1

回答者： a-tman
回答日時：2002/06/02 03:25

手短に言うと…

・ＩＥ＝Industrial Engineering＝経営工学の主要内容、です。
要するに事業システムの設計や変更、評価に関して、数学的技能やらを応用した分野、つまり工学的な操作を行った分野ですね。

・ＶＥ＝Value Enbineering＝価値工学、です。
ここで言う価値とは、一般的にイメージする「価値」とは違い、顧客の要求する機能を満たす商品を提供するための最低のコストをさします。それで価値工学とは、それを実現するための方法を指します。

・ＱＣ＝Quality Control＝品質管理、です。
これはわかりやすいでしょ。製品の品質を維持したり不良品を出さないようにしたりする生産管理の手法です。

・ＯＲ＝Operationc Reserch＝これはそのままオペレーションズ・リサーチ、です。
事業システムの運用に関して、線形計画法や動学的計画法などのようなか科学的な所掌を用いる事によって、最適な政策実行のための客観的指標を与えるものです。

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QVA提案とＶＥ提案の違いを教えて下さい。

こんにちわ。
VA提案とＶＥ提案の意味の違いを教えて下さい。
宜しく、お願い致します。

Aベストアンサー

用語的には。
VA：Value Analysisの頭文字（価値分析）
VE：Value Engineeringの頭文字（価値工学）

VAは、おおざっぱに言って、既存の製品に対して改善を行う手法。
製品やその部品に対して、必要とされる機能や品質を考えて現状を分析し、コスト低下につながる代替案を提案する。
この部品は何のために使うのか →他に代替えになる物はないか →あるいは現状の品質がほんとに必要かなど。

VEは、開発設計段階から行う手法。
設計を行う場合に、機能や品質を満足するするに必要なレベルを考慮する。
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Q統計学的に信頼できるサンプル数って？

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか？
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか？
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか？

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
　調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
　何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
　最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低６つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
　また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、Ａ国とＢ国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「ｔ検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

　具体的に例示してみましょう。
　ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
　ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率５％、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

　一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
　例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
　一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
　そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

　あと、お礼の欄にあった専門家：統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
　ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20～30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低６～８のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

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Qエクセル　STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
（例）
セルA1～A13に1～13の数字を入力、平均値＝７、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを２乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか？統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても（例えばクラス全員というような）、その背景にさらならる母集団（例えば学年全体）を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1（STDEV）かn（STDEVP）かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

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Qエクセルで、条件に一致した行を別のセルに抜き出す方法

エクセルで、指定した条件に一致するセルを含む行をすべて抜き出す方法が知りたいです。

たとえば、

<A列>　<B列>　<C列>
7/1　りんご　100円
7/2　ぶどう　200円
7/2　すいか　300円
7/3　みかん　100円

このような表があって、100円を含む行をそのままの形で、
別のセル（同じシート内）に抜き出したいのですが。

7/1　りんご　100円
7/3　みかん　100円

抽出するだけならオートフィルターでもできますが、
抽出結果を自動的に、別の場所に、常に表示させておきたいのです。

初歩的な質問だと思いますが、検索しても分からなかったので、よろしくお願いします。

Aベストアンサー

同じ質問が結構よく出てますが、そんなに初歩的でもありません
別シートのA1セルに「100円」と入力し、そのシートの任意のセルに以下の式を貼り付けて下さい。後は、下方向、右方向にコピー。
日付のセル書式は「日付」形式に再設定してください

=IF(COUNTIF(Sheet1!$C:$C,$A$1)>=ROW(A1),INDEX(Sheet1!A:A,LARGE(INDEX((Sheet1!$C$1:$C$500=$A$1)*ROW(Sheet1!$C$1:$C$500),),COUNTIF(Sheet1!$C:$C,$A$1)-ROW(A1)+1)),"")

データ範囲は５００行までとしていますが、必要に応じて変更して下さい

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Q定型業務・非定型業務とは？

定型業務・非定型業務とはどういうことなのでしょうか？
通信教育で意味を問われたのですが、分かりません。
簡単で結構ですのでお願いします。

Aベストアンサー

定型業務とは、誰でもがマニュアルに従って処理できる業務で、とくに難かしい判断力は必要無い業務で、データ入力・伝票整理・記帳等の日常的な業務です。

非定型業務とは、定型化されていず、自分の判断や思考力を使ってすすめる業務で、企画・対外的な折衝・新規事業の開発などです。

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Q「観点」と「視点」の使い分け

「観点」と「視点」は、どう使い分けたらいいでしょうか。用例なども含めて、教えてください。

Aベストアンサー

私の語感でお答えします。

私は、視点と観点の両方を用いますが、
視点の方は、「見る、目を向ける」という意味合いを
強く引っぱっているように思います。

視点を「考え方・見方」という意味で使う場合も、例えば、「視点をかえる」という場合、「こっちから見れば、こう考えられるが、発想を転換すると、異なる考え方もできる」という意味で用いる際、「表から見ていたものを、方向を変えて裏から見る」など、物事を見る場合の立ち位置――しかも矢印で表せそうな――見る際の方向を表すイメージがあります...続きを読む

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Q「いずれか」と「いづれか」どっちが正しい！？

教えて下さいっ！
”どちらか”と言う意味の「いずれか」のかな表記として
「いずれか」と「いづれか」のどちらが正しいのでしょう？？？

私は「いずれか」だと思うんですが、辞書に「いずれか・いづ--。」と書いてあり、？？？になってしまいました。
どちらでもいいってことでしょうか？

Aベストアンサー

「いずれか」が正しいです．
「いづれ」は「いずれ」の歴史的かな遣いですので，昔は「いづれ」が使われていましたが，現代では「いずれ」で統一することになっていますので，「いずれ」が正しいです．

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Q加重平均と平均の違い

加重平均と平均の違いってなんですか？
値が同じになることが多いような気がするんですけど・・・
わかりやす～い例で教えてください。

Aベストアンサー

例えば，テストをやって，A組の平均点80点，B組70点，C組60点だったとします．
全体の平均は70点！・・・これが単純な平均ですね．
クラスごとの人数が全く同じなら問題ないし，
わずかに違う程度なら誤差も少ないです．

ところが，A組100人，B組50人，C組10人だったら？
これで「平均70点」と言われたら，A組の生徒は文句を言いますよね．
そこで，クラスごとに重みをつけ，
(80×100＋70×50＋60×10）÷（100＋50＋10）＝75.6
とやって求めるのが「加重平均」です．

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Qエクセル　0や空白のセルをグラフに反映させない方法

以下の点でどなたかお教えください。

H18.1～H20.12までの毎月の売上高を表に記載し、その表を元にグラフを作成しています。グラフに反映させる表の範囲はH18.1～H20.12の全てです。
そのためまだ経過していない期間のセルが空白になり、そこがグラフに反映され見づらくなります。
データを入力する都度グラフの範囲を変更すればいいのですが、うまく算式や設定等で空白や０円となっているセルをグラフに反映させない方法はありますか？

お手数ですが、よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

売上高のセルは数式で求められているのですよね？
それなら
=IF(現在の数式=0,NA(),現在の数式)
としてみてください。
つまり、0の場合はN/Aエラーにしてしまうんです。N/Aエラーはグラフに反映されません。

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Q漏斗＝「ろうと」と「じょうご」の使い分け

漏斗と書いて、「ろうと」とも「じょうご」とも読みますが、
どう違うのでしょうか。
広辞苑によると「ろうと」は、「じょうご」に同じ。
一方、講談社の日本語大辞典では、「じょうご」には銅製らしきものの写真がついて、「ろうと」にはガラス製らしい図解がついていました。
使い分け方があるのでしょうか。
教えてください。　

Aベストアンサー

意味は下の方と同じですけど、
もっとつっこんだ説明をすると〔漏斗〕「漢語的表記」（じょうご）というのは
こぼれずよく入るので、上戸の意としても用いられます。

漏斗（じょうご）というのは口の小さな容器にはめて液体を注ぎ入れる用具の事です。口は円形で下方へ行くに従ってつぼんで、先は管状になっています。
（下の方は醤油を例にしています。）

漏斗（ろうと）は漏斗（じょうご）と意味は同じです。
ただ、使う用途が違うだけです。
理科の実験で液体を注ぎ入れる用具を「漏斗（ろうと）」。
それ以外の液体を注ぎ入れる用具を「漏斗（じょうご）」と言うんです。

意味は同じでも材質は全く違いますからね。

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