| 1.品質管理の役割 1 |
| 1.1 品質管理とは 1 |
| 1.2 管理の考え方と実践 2 |
| 1.3 管理・改善の眼 4 |
| 1.4 固有の技術と管理技術 7 |
| 1.5 技術向上に役立つ考え方 7 |
| 2. 現物,現場の観察法 10 |
| 2.1 現状・現象の観察 10 |
| 2.2 現象の発生する瞬間の観察 11 |
| 2.3 比較観察 11 |
| 2.4 ばらつきを発生させる“仕事”の絞込み 13 |
| 2.5 見えにくいモノを見る工夫 15 |
| 3. 問題解決に有効な手法 17 |
| 3.1 データの採取とその利用度 17 |
| 3.2 問題の把握 18 |
| 3.2.1 チェックシートによるデータの採取 19 |
| 3.2.2 グラフによる傾向と把握 19 |
| 3.2.3 パレート図による重点志向 20 |
| 3.2.4 ヒストグラムによるばらつく姿の把握 21 |
| 3.3 仮説の設定,要因の整理 22 |
| 3.3.1 特性要因図による仮説の整理 22 |
| 3.3.2 連関図による因果関係の整理 23 |
| 3.4 検証による真の原因を追究 24 |
| 3.4.1 層別による検証 24 |
| 3.4.2 散布図による検証 25 |
| 3.5 対策の検討 26 |
| 3.5.1 因果関係を利用した対策の立案 26 |
| 3.5.2 系統図による対策案の整理 27 |
| 3.6 維持 28 |
| 3.6.1 チェックシートによる主要要因の点検 28 |
| 3.6.2 管理図による点検と管理 28 |
| 4. 統計的データ解析の基礎 30 |
| 4.1 データ解析の役割 30 |
| 4.2 母集団とその分布 32 |
| 4.2.1 母集団とサンプル 32 |
| 4.2.2 母集団の分布 33 |
| 4.2.3 正規分布 33 |
| 4.2.4 分散の加法性 35 |
| 4.3 正規分布表の使い方 36 |
| 4.4 分布の中心の表し方 37 |
| 4.5 分布のばらつき度合の表し方 38 |
| 4.6 統計量の期待値 40 |
| 4.7 平均の推定 41 |
| 4.8 これか測定するデータの存在範囲の推定 43 |
| 4.9 平均の検定 44 |
| 4.10 その他の推定と検定 48 |
| 4.11 計数値データに関する推測 51 |
| 4.12 分割表に関する検定 54 |
| 4.13 推定と検定の関係 55 |
| 5. 管理図法 58 |
| 5.1 正常と異常の区別 58 |
| 5.2 管理図の種類 60 |
| 5.2.1 打点する特性による分類 60 |
| 5.2.2 標準値の有無による分類 61 |
| 5.3 管理線の引き方 61 |
| 5.4 管理図の書き方と見方 63 |
| 5.5 X-R管理図の作成手順 66 |
| 6. 相関・回帰分析 69 |
| 6.1 散布図による要因解析 69 |
| 6.2 相関関係と相関係数 70 |
| 6.3 相関係数に関する検定と推定 72 |
| 6.4 差分による相関分析(小波の相関) 74 |
| 6.5 符号検定 76 |
| 6.6 回帰分析 78 |
| 6.7 要因の管理状況と特性のばらつき 80 |
| 6.8 重回帰分析 82 |
| 7. 実験データの解析の考え方 84 |
| 7.1 実験計画法の役割 84 |
| 7.2 実験データの解析 85 |
| 7.2.1 因子と水準 85 |
| 7.2.2 総平方和の計算 86 |
| 7.2.3 要因効果の表現 86 |
| 7.2.4 残差平方和 87 |
| 7.2.5 平方和計算のルール 87 |
| 7.3 因子Aの効果の検定 89 |
| 7.3.1 SAによるAの効果の表現 89 |
| 7.3.2 Seとの比較によるAの効果の大きさの把握 90 |
| 7.3.3 F検定 90 |
| 7.4 1因子実験の解析 93 |
| 7.5 主効果と交互作用 96 |
| 8. 要因実験によって得られたデータの解析 99 |
| 8.1 2因子実験データの解析 99 |
| 8.1.1 交互作用の把握 100 |
| 8.1.2 平方和の分解 100 |
| 8.2 2因子実験に繰返しがない場合の解析方法 107 |
| 8.3 3因子以上の実験の解析 110 |
| 8.4 3因子実験の解析例 112 |
| 9. 直交表を用いた実験 116 |
| 9.1 直交表の構造と簡易用法 116 |
| 9.1.1 直交表とは 116 |
| 9.1.2 交互作用を無視した場合の2水準の実験 117 |
| 9.1.3 直交表の構造 119 |
| 9.2 交互作用がある場合の2水準の実験 122 |
| 9.2.1 交互作用の求め方 122 |
| 9.2.2 線点図による割付けの方法 124 |
| 9.2.3 直交表を用いた実験の解析 125 |
| 9.3 測定を繰返した直交実験の解析 132 |
| 9.4 3水準系の直交表による実験(交互作用が無視できる場合) 138 |
| 9.5 3水準の実験の解析(交互作用がある場合) 142 |
| 9.6 直交表を用いた分割実験 145 |
| 9.6.1 2水準系の場合 146 |
| 9.6.2 3水準系の場合 150 |
| 9.6.3 分割実験における推定 152 |
| 9.7 特殊な特性に関する解析法 153 |
| 10. さらなる統計手法の活用 161 |
| 10.1 企画段階での統計手法の活用 161 |
| 10.2 開発・設計段階での統計手法の活用 163 |
| 10.3 生産準備段階での統計手法の活用 164 |
| 10.4 製造段階での統計手法の活用 166 |
| 演習問題略解 169 |
| 参考文献 175 |
| 付表 177 |
| 1. 正規分布表 178 |
| 2. t表 179 |
| 3. χ2表 179 |
| 4. F表 180 |
| 5. z変換図表 184 |
| 6. γ表 184 |
| 7. 直交配列表 185 |
| 索引 187 |
