ガイド
ツールを選び、手順に沿ってサンプルデータでお試しください。
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94件のガイド
初めての分析を実行
サンプルの測定値を取り込み、分析を実行して、結果をレポートに追加します。
ガイドを読むMeans: k-Sample (ANOVA)
複数の群の平均を比較
独立した複数の群が、共通の母平均を持つかどうかを検定します。
例： 四つの接着剤配合
ガイドを読むAutocorrelation
時系列の依存性を確認
等間隔の観測値が、それ以前の値とどのように関連するかを調べます。
例： 一時間ごとの冷水温度
ガイドを読むCategorical: Independence (χ²)
二つのカテゴリーの関連を確認
観測度数を、独立性の下で期待される度数と比較します。
例： 配送サービスと到着時の状態
ガイドを読むConfidence Intervals
母平均を推定
サンプルサイズ、平均、標準偏差から、平均の不確かさを推定します。
例： Cell Aの平均シール強度
ガイドを読むConfidence Intervals
母分散を推定
サンプルサイズと標準偏差から、ばらつきを二乗で表す分散の不確かさを推定します。
例： Cell Aのシール強度の分散
ガイドを読むConfidence Intervals
母標準偏差を推定
元の測定単位で、ばらつきの不確かさを推定します。
例： Cell Aのシール強度の標準偏差
ガイドを読むConfidence Intervals
母平均の差を推定
独立した二つの母集団の平均の差を推定します。
例： Cell AとCell Bの平均強度の比較
ガイドを読むConfidence Intervals
分散比を推定
独立した二つの、ほぼ正規分布に従う標本から、ばらつきの相対的な大きさを推定します。
例： Cell AとCell Bの強度のばらつきの比較
ガイドを読むConfidence Intervals
母比率を推定
事象の比率と、二項分布に基づく信頼区間を推定します。
例： Cell Aの漏れ試験合格率
ガイドを読むConfidence Intervals
比率の差を推定
独立した二つの標本から、事象の比率の差を推定します。
例： 包装セルAと包装セルBの漏れ試験合格数
ガイドを読むConfidence Intervals
事象の発生率を推定
曝露量の単位当たりの事象数と、その不確かさを推定します。
例： 稼働時間当たりの包装設備の停止回数
ガイドを読むDisplay Descriptive Statistics
数値の測定結果を要約
数値列の中心、ばらつき、分布の形状を確認します。必要に応じて群別にも要約できます。
例： ゾーン別の梱包時間
ガイドを読むDisplay Descriptive Statistics
数値の測定結果を要約
数値列の中心、ばらつき、分布の形状を確認します。必要に応じて群別にも要約できます。
例： ゾーン別の荷物の質量
ガイドを読むDisplay Descriptive Statistics
梱包ゾーン別に商品点数を要約
数値列の中心、ばらつき、分布の形を確認します。必要に応じて群別の要約も確認できます。
例： ゾーン別の注文当たり商品点数
ガイドを読むDistributions
二項分布で特定の件数の確率を計算
独立した試行で、指定した件数が生じる確率を計算します。
例： 不適合ラベルがちょうど二枚となる確率
ガイドを読むDistributions
二項分布の累積確率を求める
指定した件数以下となる確率を計算します。
例： 不適合ラベルが二枚以下となる確率
ガイドを読むDistributions
事象数の累積確率を求める
ポアソンモデルで、事象数に関する確率を計算します。
例： 一時間のサポート問い合わせが五件以下となる確率
ガイドを読むDistributions
ポアソン分布で件数のしきい値を求める
累積確率が目標に達する最小の件数を求めます。
例： 一時間のサポート問い合わせ件数の95%しきい値
ガイドを読むDistributions
待ち時間の上側確率を求める
指数分布モデルで、指定した時間を超える確率を計算します。
例： 二十分を超える待ち時間
ガイドを読むDistributions
待ち時間のパーセンタイルを求める
指数分布モデルの指定した割合が、その値以下に収まる時間を求めます。
例： 待ち時間の90パーセンタイル
ガイドを読むDistributions
確率密度を読み取る
指定した値における連続分布の高さを求めます。
例： 待ち時間が十二分の位置での確率密度
ガイドを読むDistribution Fit Analysis
当てはめた分布を比較
適合度検定だけで最良のモデルを決めず、候補の分布と変換を検討します。
例： ベンチ試験の完了時間
ガイドを読むEqual Variances
群ごとのばらつきを比較
独立した群の母分散が等しいかを検定します。
例： 四つのステーションの組立トルク
ガイドを読むVariances: Two-Sample (F)
二つの分散を比較
独立し、おおむね正規分布に従う二つの標本から、ばらつきの比を推定します。
例： 既存と変更後の切断治具
ガイドを読むNormal Distribution Plot
正規分布の下側確率を求める
指定した正規モデルで、ある値より下の面積を示します。
例： 245 mL未満のボトル充填量
ガイドを読むNormal Distribution Plot
正規分布の区間確率を求める
指定した正規モデルで、二つの値の間の面積を表示します。
例： 245から255 mLまでの瓶の充填量
ガイドを読むNormal Distribution Plot
正規分布のパーセンタイルを求める
正規モデルの指定した下側累積確率に対応する値を求めます。
例： 瓶の充填量の第99パーセンタイル
ガイドを読むNormality
正規分布モデルを評価
検定と確率プロットを使い、標本に対して正規モデルが妥当かを確認します。
例： コネクタの挿入力
ガイドを読むOutlier Test
極端な観測値を調査
測定値を調査のために残しながら、一つの通常と異なる値を検定します。
例： 固形分含有率の測定用分取試料
ガイドを読むPower & Sample Size
一標本の調査を計画
基準平均からの意味のある差を検出するために、サンプルサイズを選びます。
例： 小袋充填量のサンプルサイズ
ガイドを読むPower & Sample Size
等しいサイズの二標本調査を計画
平均を比較する計画のために、各群の観測数を選びます。
例： 等しいサイズの二群の小袋充填量
ガイドを読むPower & Sample Size
固定したサンプルサイズで検出力を確認
利用できるサンプルサイズで、指定した差を検出する確率を推定します。
例： 各群五十袋
ガイドを読むPower & Sample Size
検出可能な平均差を求める
サンプルサイズを固定し、目標検出力に達するために必要な差を推定します。
例： 各群六十袋
ガイドを読むPower & Sample Size
一つの比率を調べる分析を計画
比率を基準値と比較するためのサンプルサイズを選びます。
例： 合格率が93%から97%に上がる場合
ガイドを読むPower & Sample Size
二つの比率を比較する分析を計画
二つの比率の比較に向けて、各群で等しいサンプルサイズを選びます。
例： 98%と94%の合格率
ガイドを読むProportions
比率を基準値と比較
事象数と試行数を使い、指定した事象の比率を検定します。
例： 初回スキャンでのラベル読み取り
ガイドを読むProportions
二つの比率を比較
独立した件数データから、事象の比率の差を検定します。
例： 初回スキャンでのラベル読み取り
ガイドを読むLinear Regression
線形回帰モデルを当てはめる
複数の説明変数に伴う数値応答の変化を推定し、説明されない変動を調べます。
例： 乾燥バッチの電力使用量
ガイドを読むMeans: One-Sample (t)
平均を目標値と比較
母平均が指定した値からどれだけ離れているかを推定します。
例： 小袋の正味質量
ガイドを読むMeans: Two-Sample (t)
独立した二群の平均を比較
二つの母集団の平均差と、その不確かさを推定します。
例： 緩衝材の圧縮力
ガイドを読むMeans: Two-Sample (t)
対応のある測定値を比較
対応するペアから平均差を推定します。
例： ファームウェアのスキャン時間
ガイドを読むPlots
ヒストグラムを作成
測定値が各区間に入る頻度を示します。
例： 梱包時間
ガイドを読むPlots
箱ひげ図を作成
群間で測定値の中心と散らばりを比較します。
例： 梱包ゾーン
ガイドを読むPlots
個別値プロットを作成
各測定値を、同じ群の他の観測値と並べて表示します。
例： 接着強度
ガイドを読むPlots
ドットプロットを作成
共通の区間内に積み重ねた点で、測定値を比較します。
例： 接着強度
ガイドを読むPlots
散布図を作成
各観測から得た二つの測定値をプロットし、関係を探索します。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むPlots
散布図行列を作成
一連のグラフで、数値変数の複数の組み合わせを確認します。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むPlots
相関ヒートマップを作成
数値変数の組ごとの関連の方向と強さを比較します。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むPlots
件数から棒グラフを作成
カテゴリーとグループ間で、指定した値を比較します。
例： 配送品の損傷
ガイドを読むPlots
区間プロットを作成
標本平均と、その不確かさを比較します。
例： 接着強度
ガイドを読むPlots
汎用折れ線グラフを作成
選択した順序で、測定値や要約値を線で結びます。
例： 商品点数別の梱包時間
ガイドを読むPlots
主効果プロットを作成
各因子の水準ごとに、観測された応答の平均を比較します。
例： パウチのシール強度
ガイドを読むPlots
交互作用プロットを作成
二つの因子の組み合わせによって、観測された応答がどう変わるかを比較します。
例： パウチのシール強度
ガイドを読むPlots
時系列グラフを作成
測定値を収集順に追い、連続する観測の変化を確認します。
例： バッチの粘度
ガイドを読むPlots
パレート図を作成
カテゴリーの件数を順位付けし、累積比率の増加を示します。
例： 配送品の損傷
ガイドを読むFishbone Diagram
特性要因図で調査を組み立てる
問題の原因候補を整理し、調査に必要な確認を計画します。
例： パウチのシール強度不足
ガイドを読むCreate Random Data
正規乱数を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： ピンの直径
ガイドを読むCreate Random Data
一様乱数を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： 発送の遅延時間
ガイドを読むCreate Random Data
指数分布の乱数を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： 到着間隔
ガイドを読むCreate Random Data
二項分布の乱数を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： トレイ当たりの不適合品数
ガイドを読むCreate Random Data
ポアソン分布の乱数を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： パネル当たりの表面欠陥数
ガイドを読むCreate Random Data
複数の独立した列を生成
選んだ確率モデルからシミュレーション値を作成します。同じ標本を再現したい場合は、シードを固定します。
例： 充填量の三つの標本
ガイドを読むStandardize & Normalize
zスコアで測定値を標準化
数値列を個別に変換し、次の分析に向けて測定値を準備します。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むStandardize & Normalize
測定値を平均で中心化
数値列をそれぞれ別に変換し、次の分析に使えるようにします。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むStandardize & Normalize
測定値を[0, 1]にスケーリング
数値列をそれぞれ別に変換し、次の分析に使えるようにします。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むStandardize & Normalize
測定値を[−1, 1]にスケーリング
数値列をそれぞれ別に変換し、次の分析に使えるようにします。
例： 乾燥バッチ
ガイドを読むDesign of Experiments
完全実施要因計画を分析
記録済みの実験データから、因子の効果と交互作用を推定します。
例： パウチのシール強度
ガイドを読むDesign of Experiments
完全実施要因計画を作成
選択した因子水準のすべての組み合わせで実験を計画します。
例： パウチのシール強度
ガイドを読むDesign of Experiments
一部実施要因計画を分析
因子の組み合わせの一部から効果を推定し、分離できずに残る効果を確認します。
例： ラベルの接着
ガイドを読むDesign of Experiments
一部実施要因計画を作成
交絡したままの効果を明示しながら、因子の組み合わせを減らした実験を計画します。
例： ラベルの接着性
ガイドを読むDesign of Experiments
中心複合計画を分析
実験データに曲線的な応答を当てはめ、指定した因子設定での予測を確認します。
例： コーティングの耐久性
ガイドを読むDesign of Experiments
中心複合計画を作成
応答の曲率を調べるため、頂点、軸点、中心点での実験を計画します。
例： 塗膜の耐久性
ガイドを読むDesign of Experiments
ボックス・ベンケン計画を分析
辺上と中心点での実験から応答の曲面を当てはめ、予測を利用する前にモデルを確認します。
例： インクの混合
ガイドを読むDesign of Experiments
ボックス・ベンケン計画を作成
応答の曲率を調べるため、辺の中点と中心点での実験を計画します。
例： インクの混合
ガイドを読むc Chart
c管理図を作成
検査の機会が検査単位ごとに同じ場合に、欠陥数を監視します。
例： ガラスパネルの欠陥
ガイドを読むCapability & Performance
工程パフォーマンスを規格と比較
測定値の位置とばらつきを、指定した規格限界に照らして記述します。
例： 位置決めピンの直径
ガイドを読むCUSUM Chart
CUSUM管理図を作成
基準平均からのずれを累積し、小さく持続的な変化を調べます。
例： 接着剤の吐出質量
ガイドを読むEWMA Chart
EWMA管理図を作成
最近の測定値の加重平均を用い、小さな工程変化を調べます。
例： シール温度
ガイドを読むI-MR Chart
I-MR管理図を作成
個々の測定値と、連続する測定値間の変化を監視します。
例： 接着剤の粘度
ガイドを読むnp Chart
np管理図を作成
すべての検査標本のサンプルサイズが同じ場合に、不適合品数を監視します。
例： ボトルキャップの検査
ガイドを読むp Chart
p管理図を作成
検査のサンプルサイズが異なる場合に、不適合品の比率を監視します。
例： 段ボール箱のラベル貼付
ガイドを読むu Chart
u管理図を作成
検査する単位数が変わる場合に、検査単位当たりの欠陥数を監視します。
例： 溶接欠陥
ガイドを読むX̄–R control chart
X̄–R管理図を作成
群にまとめた測定値で、工程平均と変動の変化を確認します。
例： ボトル充填
ガイドを読むX̄–S Chart
X̄–S管理図を作成
群の平均と標準偏差を使い、工程の平均と変動を監視します。
例： 塗膜の厚さ
ガイドを読むZ-MR Chart
Z-MR管理図を作成
異なる品種の測定値を標準化した尺度で比較します。
例： 三品種のスペーサー
ガイドを読むBias
測定の偏りを確認
繰り返し測定した値を既知の基準値と比較し、平均的なずれを推定します。
例： 圧力指示計
ガイドを読むCg / Cgk (Type 1)
タイプ1ゲージ調査を実行
一つの基準部品を繰り返し測定し、測定値のばらつきと偏りを公差と比較します。
例： 長さ比較測定器
ガイドを読むGRR (ANOVA)
交差型ゲージR&R分析を実行
複数の測定者が繰り返し測定を行い、測定のばらつきと部品間の違いを分けて評価します。
例： バルブの内径
ガイドを読むGRR (Average & Range)
平均・範囲法でゲージR&Rを実施
複数の測定者による繰り返し測定を用い、平均・範囲法で測定のばらつきを推定します。
例： スペーサーの厚さ
ガイドを読むGRR (Range)
範囲法で簡易ゲージR&Rを実施
二人の測定者の対応する読取値から、全体の測定変動を初期推定します。
例： クリップの幅
ガイドを読むKappa (Attributes)
検査員間の判定の一致を確認
検査員どうしのカテゴリー判定を比較し、必要に応じて基準判定との一致も確認します。
例： 外観検査
ガイドを読むLinearity
測定範囲にわたる偏りを確認
複数の基準器を繰り返し測定し、寸法によって測定の偏りが変化するかを確認します。
例： 光学式測定器
ガイドを読むStability
測定の経時的な安定性を確認
同じ基準の繰り返し読取値から、測定平均と短期的なばらつきの変化を追跡します。
例： 卓上はかり
ガイドを読む