なぜ古典的品質管理がわかりにくいか

品質管理の統計、確率手法のいくつかは、現場に計算機がないころの産物かもしれない。

経験と勘と度胸で、統計処理を評価し、確率計算結果を評価する以外に、方法がなかったし、
経験が、過去の統計処理をした結果であるし、勘が統計結果を確率で拡張する一番速度が速い計算方法だったのだろう。

ひとつづつ、資料を拝見しよう。

 管理図とは？QC7つ道具との関係、管理図の仕組みや種類を網羅的に解説
https://backlog.com/ja/blog/what-is-a-control-chart/

>偶然原因：標準的な方法で製造しているのに生じる、やむを得ない品質のばらつき
異常原因：標準的な方法が守られていないなど、工程に異常が生じているために起こる品質のばらつき

>品質管理のためには異常原因が発生していない状態（統計的管理状態）の維持が必須であると主張し、異常原因の発生を分析するツールとして管理図を導入しました。

機械系の工場では、ばらつきの発生する原因が、温度、湿度、日照、振動、など物理的な要因によるものが大きい。そのため、あたかも偶然かのように見えたり、あたかも異常かのように見えることがある。

例えば、二つの周期の異なる周期的変動があったとする。
その周期の違いがわかっていれば、偶然原因ではなく必然原因と言える。

偶然原因、異常原因というのは、周期がわかっていない原因を分類しているにすぎないかもしれない。

原因がわかっているときと、原因がわかっていないときで分類が違う分類は、主観的分類であると言える。

次に、偶然と異常の分類はどうであろう。

１００年に１回しか起きないことは異常だろうか。

もし、その現象が起こる周期がわかっていれば、異常ではないし、偶然でもない。

その周期がわかっていなくて、９０年分のデータしかないと、１００年に１回かどうか確かめようがなく、予測できないだけかもしれない。

偶然か異常かは、周期的に起きる事象よりもデータの量が、十分長くないといけないということかもしれない。

つまり、偶然か異常かの判定は、十分なデータがなくては判定できないということではないだろうか。

数十年前であれば、そんな膨大なデータは計算機にも入りきらないし、人一人が生きている間に計算が終わらなければ、意味のあることではなく、結果として理論から除外してきたのかもしれない。

> 管理図では、中心線から＋3σ上に上方管理限界線と、ー3σ下に下方管理限界線を引きます。

十分データが多ければ、意味があるでしょう。

しかし、上方管理限界線、下方管理限界線を超えたからといって異常とは言わないでください。未知原因による変動と言ってください。

未知原因による変動は、原因がわからないと対処できないでしょうか。

そんなことはなくないでしょうか。その現象が起きた時の、ありとあらゆるデータを集めてみて、大きな変動があった項目を洗い出してみて、あるいくつかの組み合わせにより、大きな変動が起きるかもしれません。

しかし、いくつかの組み合わせが原因とは限りません。そちらが結果であって、原因は最初に測定した外れ値かもしれません。

じゃ、どうしたらいいかというと、それぞれの事象の外れ値またはある組み合わせを防ぐ方法を探します。

ある組み合わせを防ぐ方法を考案し、それらを防いでも、外れ値が起きるのであれば、原因と結果の関係が想定とは違ったかもしれません。次に、外れ値が起きた時にはかならずある組み合わせが起きるかどうかを、いろいろな条件を変えて測定してみましょう。
外れ値が起きた時に、かならずしもある組み合わせがおきなければ、直接的な原因と結果でないかもしれません。双方が、ある別の原因から起きる２種類の結果かもしれません。

こうして、原因と結果の連鎖の調査は果てしなく続くことがあります。

社会的な事象、人間関係、生命反応など、原因と結果の連鎖が分かっていなことの方が、分かっていることより多いという仮設を立てておくことが無難かもしれません。

## R管理図
R管理図では、範囲は正の数で表すため、下方限界は０より小さくなることはありません。
そのため、R管理図の平均値の値が、３シグマより小さい場合は、下方限界は０で、下の外れはないことになります。

ということは、R管理図は正規分布になるとは限らないことがあるということですかね。

正規分布と管理図：統計の基礎知識4
https://www.ipros.jp/technote/basic-statistics4/

XBar-R管理図の管理限界
https://www.jmp.com/support/help/ja/15.2/index.shtml#page/jmp/control-limits-for-xbar-and-r-charts.shtml

Ｘbar －R 管理図
https://takuminotie.com/blog/2015/09/10/9379/

2006/09 1. 管理図の種類と使用方法
https://kke-minitab-support.zendesk.com/hc/ja/articles/360018809072-2006-09-1-管理図の種類と使用方法

管理図の8つのルール 使いこなす方法を紹介【日常管理と分析で使い分けよう】
https://www.youtube.com/watch?v=Hi_idJXH-J4

色々あるぞ！管理図【Xbar-R管理図だけじゃない】
https://www.youtube.com/watch?v=kOLhCh3j-ME

管理図を作る時には、正規分布かどうかチェックしよう【Nが○○以下なら中心極限定理が機能しない？】
https://www.youtube.com/watch?v=gF6X0IocSQ4&t=19s

計数値の管理図(np,p,c,u管理図)の分布と管理幅を解説します(正規分布じゃない分布の平均と標準偏差)
https://www.youtube.com/watch?v=_Mih6PRJLnQ&t=26s

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.

## 知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e

## 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた216記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
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Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
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転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
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Reserchmap(0) 一覧
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物理記事　上位100
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鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
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OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
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AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
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プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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LaTeX(0) 一覧　
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自動制御、制御工学一覧（０）
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Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
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統計の嘘。仮説（127）
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自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
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参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
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「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
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Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
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Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
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2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
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主催Calendar2024分析 Qiita(254)
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Calendar 統計
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LLM 関連 Calendar 2024 
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博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

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あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
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プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e634a996cdd02bc53b

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
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100以上いいねをいただいた記事16選
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水道局10年(1976,4-1986,3)を振り返る
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/707fcf6fae230dd349bf

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
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