関連サイト：匠の知恵 https://takuminotie.com/blog/quality/%e5%b1%a4%e5%88%a5/#toc5 層別化とは、ある集団を、特定の特性（性別、年齢、疾患のタイプなど）に基づいて、いくつかのより小さなグループ（層）に分けることです。この手法は、様々な分野で活用されており、特にデータ分析や実験計画において重要な役割を果たしています。

1. 層別化とは？
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2014年10月13日

2. 1．層別化
層別化とは、たくさんのデータを、その得られたデータの特徴によって、グループ分けすることを
いいます。たとえば、いくつかの機械で加工した部品のある特性値のバラツキが大きい場そのバラ
ツキの原因を調べるためにデータをその得られた特徴である、機械や作業者別にグループ分けする
ことをいいます。
そして層別を使用して原因の調査を行い分析、解析することを層別解析といいます。

3. 2．層別化 作成、見方
部品Zの気温と長さを測定した結果が下記の表になりました。
相関係数は0.31と相関なしの結果でした。
そこで製造機械別（号機別）を層別をして再度、散布図を作成しました。
結果、グラフのようにＡ，Ｂ号機ともに気温と長さに相関があることが判明しました。
層別後

4. ３．層別化 サンプリング
このように、層別する前後のデータを比較することによって、データの性質を把握し、対策につなげて
いくことができます。
層別で大切なことは、データの特徴を捉えてグループ分けすることです。
製造工場などでよく行なわれる層別には、次の項目があります。
①時間別・・午前・午後、昼夜、曜日など
②作業者別・・個人、男女、年齢、経験年数、技能など
③材料別・・メーカー、購人先、ロット、購入時期など
④機械別・・機種、号機、型式など
⑤方法別・・作業方法、口ットなど
⑥条件別・・温度、湿度、作業速度、作業場所など
⑦検査測定別・・検査員、測定者、測定器、試験機、測定場所など

5. ４．層別化 事例
例 ゴム製パッキンの外径寸法の規格は62.1±0.２ｍｍであるが，外径寸法による不良がでるので，最
近の製品154個についてヒストグラムを書いたところ図３とおりであった。成型はＡ，Ｂ，Ｃ３人の作
業者が行っているが，これが径のばらつきに最も影響すると思われたので，このデータを作業者別に層
別してヒストグラムを書いたところ図４のようになった。
調査結果，型から取り出すのを容易にするための薬剤を塗るのに，Ａは型の両面，Ｂは型の下面のみ，
Ｃは型の上面のみと言うようにそれぞれ塗り方が異なっているのが判明。ＡとＣにもＢと同じ作業方法
でやらせたら，ばらつきが小さくなることがわかったので，Ｂの方法を標準として定めた。

6. 2024年10月13日
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