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品質管理と聞けば、統計を思い浮かべる方も多いと思います。統計に関する書籍をめくると、多くの統計手法が紹介されており、難しい計算式の羅列に、まるで数学書を読む思いがします。
しかし実務においては、難しい手法を使わなくても、「平均」「範囲R」「標準偏差σ」で多くの問題解決に対応できます。今回は、この3つの統計手法を紹介します。
数値化とグラフ
現状を数値で捉えることは、品質を管理するうえで必須です。例えば、測定値（長さや重さや周波数など）やカウントした発生個数などを生（なま）データといい、横軸に時間を、縦軸に生データの数値を記したものが、QC7つ道具（QC七つ道具）の「グラフ」になります。
この数値化とグラフ化により、
- 1）第三者にも時と場所を超えて見える
- 2）過去から現在までの変化が見える
- 3）将来の予想が見える
- 4）狙いに対する実力が見える
ことがメリットです。
ただし、いま100個のデータがあったとして、このデータの全体をひと言で説明するのは困難です。そこでデータを加工（計算）して、理解しやすいようにします。この加工に使うのが統計手法です。
代表値としての平均値
統計の主な値として平均・範囲R・標準偏差σについて、事例を用いて紹介します。
ここでは営業マンの実力を数値化してみましょう。営業1課（5人）、同2課（5人）、同3課（4人）のある月の販売実績を表1に表しました。所属人数が異なる3つの課の実力を示すのに、誰もがまず思い浮かべるのは1人当たりの「平均値」だと思います。
表1 営業各課の販売実績と平均値
営業1課、2課、3課ともに、メンバーの1カ月の平均値が15個になり、実力は近いと考えられる（意図して3つの課の平均値が同じになるように設定した）。（出所：西村 仁）
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「平均値＝データの合計÷データ数」なので、営業1課の平均値は、（14個＋17個＋15個＋13個＋16個）÷5＝15個になります。営業2課の平均値も3課の平均値もともに15個になります。このように平均値は代表値を示すので、3つの課の実力を客観的に把握するのに利用できます（今回は意図して3つの課の平均値が同じになるように設定しています）。
