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そもそも品質工学f 確率がわかっても解決できない(83)
私も社内で統計学の教育をしていますが、心の中で「ごめん、これは君たちの業務では使えないんだ!」って思ってマスw
そんな懺悔を含んだお話です!
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もちろん、科学者とか、学会に論文を出すとか、薬の効果を国に提出するとか、そういった分野では、統計学は相手を納得させるのに役に立ちます。
マンガの中でも書いてますが、サイコロの1の目が出る確率がわかったところで、1の目を安定して出すことはできません。
技術者は、この1の目をどうやって安定的に出すかをやっているのです。
確率なんてどうでもいいんです。
何かしらの手を打って、今まで以上に1の目が出るようになったかどうだかだけ見ていればいいのです。
え?統計学の検定を使って、前の条件と、改善後の条件で1の目が出やすくなったかどうか、誤差を含めて判断する?
そんなの、グラフでわかるでしょ?
ヒストグラムでも、箱髭図でも、散布図でもなんでもいいです。
グラフで判断つかない程度の差なら、効果なんてないですw
もっと別な条件を探しましょうー
そして、大事なこと。
そもそも、そのデータは正規分布しているのですか?
正規分布が前提の分析がほとんどです。
え?平均値の分布は正規分布する?
そう、平均値はね。
でもね、無くしたいのは、ばらつきなのですよ。
平均値じゃない。
あ、逆の方には役立つかな?
「平均値でみたら、差がありました!」
「検定したら、差は無いとでました。」
これも、グラフ見れば、ほぼ重なっているだろうから、わざわざ計算するまでもないかな。
「品質工学だって、分散とか使ってるじゃないかー!」
はい、ごもっとも。
でも、あれは統計学の分散ではないんです。
田口先生は、よく言ってました。
「データのばらつく程度の大きさを数字で表すのに都合がいいから、つかっているんです。正規分布しているかどうかなんて、全く関係ありません。」
ってね。
だから、統計学者と喧嘩になるんですw
箱の中の猫が生きているかどうかの確率なんて、どうでもいいんです。
ねずみを捕まえる猫が、良い猫なんですよ!
ひきつづき、小ネタの話ですね!
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