層別化手順

1. データを収集する前に、データのソースに関するどの情報が結果に影響を与える データ収集を設定して、その情報も収集するようにします。
2. 収集したデータを散布図、管理図、ヒストグラム、またはその他の分析ツールにプロットまたはグラフ化するときは、さまざまなソースからデータを区別す このように区別されるデータは、”層別化された”と言われています。”
3. 階層化されたデータのサブセットを別々に分析します。 たとえば、データがソース1からのデータとソース2からのデータに階層化されている散布図では、象限を描画し、ポイントをカウントし、ソース1からのデータのみ

成層例

ZZ-400製造チームは、製品の純度と鉄汚染が関連しているかどうかをテストするために散布図を描きましたが、プロットは関係を示していませんでした。 その後、チームメンバーは、データが3つの異なる原子炉から来たことに気付きました。 チームメンバーは、各原子炉のデータに異なるシンボルを使用して、図を再作成しました（図1）。

図1：成層図

今のパターンを見ることができます。 反応器2と反応器3からのデータは丸で囲まれています。 計算をしなくても、これらの2つの反応器では、鉄が増加するにつれて純度が低下することは明らかです。 しかし、反応器1からのデータは、丸で囲まれていない実線のドットは、その関係を示していません。 原子炉1については何かが異なっています。

層別分析の考慮事項

• 調査データは、通常、層別化の恩恵を受けます。
• データを収集する前に、分析中に層別化が必要かどうかを常に検討してください。 層別情報の収集を計画する。
• グラフまたはグラフに、使用されているマークまたは色を識別する凡例を含めます。

層別ダイアグラムを作成します