Variation バリエーション　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月14日

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バリエーションとは

統計学におけるバリエーション・変動とは、測定値または観察値の違いのことです。これらの違いは、測定誤差、ランダム性、データの基礎となる分布など、多くの要因によって引き起こされる可能性があります。

バリエーションは、範囲、標準偏差、分散など、いくつかの方法で測定できます。範囲は変動の最も単純な尺度であり、データセット内の最大値と最小値の差にすぎません。
標準偏差は、各値がデータセットの平均 (平均) からどの程度離れているかを考慮する、洗練された尺度です。
分散は、主に統計学者によって使用される、ばらつきを測定する少し異なる方法です。

データセット内の変動量は、そのデータセットから行われる測定の精度レベルと精度の両方に影響します。データセットの変動が大きい場合、個々の測定値が正確である可能性は低くなります。一方、変動が小さい場合は、個々の測定値が正確である可能性が高くなります。

データセットには、測定誤差、ランダム性、データの基礎となる分布など、変動の原因が数多くあります。

測定誤差とは、値が正しく測定されなかった場合に発生する誤差です。このタイプのエラーは、測定器の誤った使用や人的ミスなど、さまざまな理由で発生する可能性があります。

ランダム性もバリエーションの原因であり、データ値がランダムに分布する場合に発生します。この種の変動は予測も制御もできません。

データの基礎となる分布は変動の最終的な原因であり、データ値が分布する方法を指します。この種のバリエーションは、測定プロセスの性質、測定される母集団、または使用されるサンプリング方法など、多くの要因に起因する可能性があります。

ばらつきは、測定の精度と正確さの両方に影響を与えるため、統計における重要な概念です。データセットを適切に解釈するには、バリエーションの原因を理解することが重要です。

統計における 2 種類のばらつきとは何ですか

一般的な原因の変動
特殊原因の変動

一般的な原因の変動

一般的な原因のバリエーションは、プロセス自体にある要因によって引き起こされます。これらの要因は制御できず、プロセス生産量に通常の変動が生じます。一般的な原因は、多くの場合、プロセスの材料、ツール、または装置の性質によるものです。たとえば、製造プロセスにおけるバリエーションの一般的な原因には、温度や湿度の変化が含まれる場合があります。

特殊原因の変動

特殊原因によるバリエーションは、特定して制御できる要因によるものです。これらのバリエーションはプロセスの固有の性質によるものではなく、生産中に発生する特定のイベントによるものです。バリエーションの特別な原因には、機械のダウンタイム、オペレーターのミス、生産に使用される原材料の変更などがあります。バリエーションの特別な原因を特定して排除することは、プロセスのパフォーマンスを向上させるために不可欠です。

どちらのタイプのバリエーションも、企業が生産する製品やサービスの品質に大きな影響を与える可能性があります。両方のタイプの変動を認識し、プロセスのパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるための措置を講じることが重要です。

プロセスのパフォーマンスを監視すると、バリエーションの一般的な原因と特殊な原因の両方を特定するのに役立ちます。管理図などの統計ツールを使用すると、プロセスのパフォーマンスを長期にわたって追跡し、バリエーションが正常範囲外になる時期を特定できます。企業は、変動の特別な原因を特定して排除することで、品質と効率を向上させることができます。

バリエーションの 3 つの尺度とは何ですか

バリエーションは、データがどの程度分散しているかを示す尺度です。これは、範囲、分散、標準偏差の観点から測定できます。

範囲は、データセット内の最大値と最小値の差です。分散は、データセット内の各値が平均とどの程度異なっているかを示す尺度です。標準偏差は、データセット内の各値が平均とどの程度異なっているかを示す尺度です。

範囲:
範囲は、データセットの最大値と最小値の差です。範囲を計算するには、最大値から最小値を引くだけです。
分散:
分散は、データセット内の各値が平均とどの程度異なっているかを示す尺度です。分散を計算するには、各値と平均の差の二乗和をとり、値の数で割ります。
標準偏差:
標準偏差は、データセット内の各値が平均とどの程度異なっているかを示す尺度です。標準偏差を計算するには、分散の平方根を求めます。

範囲、分散、標準偏差はすべて変動の尺度です。範囲は変動の最も単純な尺度であり、標準偏差は変動の最も一般的な尺度です。分散はより洗練された変動の尺度ですが、他の 2 つの尺度ほど一般的には使用されません。

データセットの統計が異なる場合には、多くの理由があります。一部のデータセットは、他のデータセットよりも極端な値を持つ場合があります。一部のデータセットは他のデータセットよりも分散している場合があります。また、一部のデータセットは、他のデータセットよりも平均値のばらつきが大きい場合があります。

バリエーションはデータセットの正常かつ予想される部分です。それは必ずしも悪いことではありませんし、必ずしも良いことでもありません。それはすべて、データセットのコンテキストと、データを使用して何を達成しようとしているかによって異なります。

データセット内の外れ値を探している場合は、変動の大きいデータセットを探す必要があります。データセットの平均値を見つけようとしている場合は、変動が少ないデータセットを探す必要があります。データセットのモデルを作成しようとしている場合は、適度な変動を持つデータセットを探す必要があります。

バリエーションは統計における重要な概念であり、よく理解しておく必要があります。これはデータセットの通常の部分であり、頻繁に遭遇するものです。したがって、バリエーションとそれがデータセットにどのような影響を与える可能性があるかについて、少し時間をかけて学習してください。

統計においてバリエーションが重要な理由

統計では、バリエーションは中心傾向の周囲のデータポイントの分散を測定できるため重要です。この分散は、標準偏差または分散の観点から測定できます。バリエーションは、データセット内の外れ値を特定できるため、重要です。

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