～統計をイメージで科学する～
スタット・イメージング・ラボ
STAT IMAGING LAB

モノづくりに役に立つ統計的な方法を列挙すると以下のようになります。これを体系的に勉強しようとするとかなりの時間を必要とします。どのような分野で仕事をしようと、共通して必要となる事項もたくさんあります。基礎の部分ですね。ここをしっかり理解することで、その後の応用部分の理解力は飛躍的に向上します。下の表で青字にした部分です。ただ、これだけだと実務への応用と言ったレベルには到達していません。そこで、応用頻度が高い手法を組み合わせて入門的なコースを作成しました。

徐々に充実させ、体系的に学べるコースにしたく思っています。

バリデーション計画書・報告書やAPR（Annual Product Review）を適切に作成するためには統計解析の力が必要です。しかし、その解説書となると厳密な定義説明があったり、難解な数式が並んだりと、いささか敷居が高くなっているという問題があります。統計は数式で理解するよりも、その概念をイメージすることが大切です。本セミナーでは具体的なデータを用いて基礎となる考え方から応用するうえでの注意点などを解説します。内容は以下の通りです。

• 標準偏差
• 信頼区間
• 工程能力指数
• Xbar-R管理図
• 平均値の差の検定（対応あり、対応なし）
• 一元配置分散分析
• PVへの応用

統計的品質管理入門との違いはサンプリング試験の解説の代わりに、平均値の差の検定（対応あり、対応なし）と分散分析を含んでいる点です。

受講者の声

• 数値シミュレーションを使いながらの説明があり、具体的なイメージがつかみやすかった。
• 若干、説明が早い部分もあったと思うが、全体的にわかりやすく統計に対して取り組み易く、実際に利用するのにハードルが下がった。
• 検定で「何が言えて何が言えないか」の説明がありがたかった。

製造工程を設計し、製品を製造、試験を行い、そして出荷する。これら一連の過程 において共通することは、サンプリングで得たデータからロットや工程の真の姿を推測するという点でしょう。真の姿の推定において、統計は威力を発揮しますが、入り 口の敷居が高いという難点があります。 本セミナーでは、これから統計を勉強しようとする方々を対象に、統計の基礎、それがどのように応用できるのかを紹介していきます。入門編ですので、数式による理 解よりもグラフなどによるイメージの理解を心がけています。内容は以下の通りです。

• 標準偏差
• 信頼区間
• 工程能力指数
• Xbar-R管理図
• 計数データの取り扱い（離散分布）
• サンプリング試験（平均値を保証する場合、不良率を保証する場合）
• OC曲線の作り方と読み方

バリデーション・製品品質照査のための統計入門との違いは平均値の差の検定（対応あり、対応なし）と分散分析の代わりにサンプリング試験を含んでいる点です。