カテゴリー: 分析

●相関係数　R
0～0.2 ： ほとんど相関関係がない
0.2～0.4 ： やや相関関係がある
0.4～0.7 ： かなり相関関係がある
0.7～1.0 ： 強い相関関係がある

正の相関は、X が増えると Y も増えるという関係性
負の相関は、X が増えると Y が減るという関係性

決定係数R二乗が１に近づくとデータに信憑性がある。

目で見て例外を除外する。

・イシューの特定　飛びつかない（いきなり稼働率！としない）
・分解し分析し見なくてもいいところを決める
・データを見に行く
・原因と結果を丁寧につなげる
・実数を確認し、イレギュラーが説明できないかを考える
・視覚的に説明ができないか考える
・相関係数を確認する

※分析の注意率でみず実数ででみる。率では見誤る可能性がある。

つなげる

・パイチャート　（三角形や3Dのものなども）
対象が1つだけの場合のみ有効（％表示されるので全体の大きさがわからない）
要素は６までその他でグルーピング、あまり使わない

●項目比較
・バーチャート
縦軸はメモリではなく、比較対象アイテム
※似ているがコラムと役割が違う

●時系列表示・頻度、トレンドの推移
・コラムチャート
対象が2つで比較する場合は、2本の％表示のコラムチャート
データ件数が7件まで

・ラインチャート
データ件数多い場合、

●頻度分布比較
・ステップコラムチャート（ヒストグラム）
頒布範囲が５ほど

・ラインチャート（ヒストグラフ）
頒布範囲が多い

●相関比較
・ドットチャート
データ件数が多い、・自体の文字は読みにくい

・ペアバーチャート　（左右にバー）
件数少ない場合
●ウォーターフォールチャート
「分析比較、変化なり」 変化を見せる
インパクト重視、大きな、上げや下げがほしい

コラム、バーの本数は
標本の数にもっとも近づく「2 のｎ乗」を求める
５０のデータ　であれば、　２の６条で　６４が最も近いので６本の線で表す

●平均と散らばり

・平均
極端な数値（最大と、最小を省く）定性でも考える。

・散らばり
標準偏差が大きい＝ばらつき大きい
標準偏差が小さい＝ばらつき小さい
平均とセットで考える

数字（代表値）に集約して大まかな状況を見る
・代表値として、適切なものを選択すること（平均、中央値、最頻値）
・平均のメリット、デメリットをしっかり認識すること
・用途に合わせて、どこの範囲を平均の対象とするのかが重要

１）分析の目的をおさえる

―何のための検討、分析なのか、その目的を明確にする

２）仮説を持ってどんな情報が必要か洗い出す
―目的に即して、「こうなるのではないか？」という仮説を持ち、
その仮説を検証するためには、どのようなデータや
情報が必要になるかを考える。

３）適切な情報を収集する

４）分析の際にどんな前提を置くべきか確認する

５）集めた情報を加工、計算する

６）目的につながる解釈をする

７）加工結果や解釈をわかりやすく表現する