この記事では、Stat Lab Analyticsを使って1標本比率検定を実施する方法を解説します。1標本比率検定は、1つの比率が基準値と異なるかを確認する検定です。
製造業では、不良率、合格率、クレーム率などが社内基準や目標値を満たしているかを確認する場面があります。この記事では、サンプルデータを使いながら、操作手順と結果の見方を初心者向けに説明します。
1標本比率検定とは？
■ 1標本比率検定とは？
1標本比率検定は、1つの比率があらかじめ決めた基準値と異なるかを確認する検定です。比率とは、全体の中で該当するものがどれくらいあるかを表す値です。
たとえば、基準不良率が5%の工程で、200個検査して18個が不良だった場合、実測不良率は9%です。この9%が基準の5%から統計的に見て異なるかを確認できます。
1標本比率検定は、平均値を比較する1標本t検定とは用途が異なります。寸法や重量の平均を比較する場合は1標本t検定、不良率や合格率のような割合を比較する場合は1標本比率検定を使います。
| 項目 | 意味 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| 比率 | 全体に対する割合 | 不良数 ÷ 検査数で求めます。 |
| 不良率 | 検査数に対する不良数の割合 | 品質基準や工程状態の確認に使います。 |
| 基準比率 | 比較したい目標値・基準値 | 今回の例では5%です。 |
| P値 | 偶然で説明できる可能性 | 0.05未満なら基準値との差があると判断します。 |
製造業でどのように利用されるか
■ 基準不良率や目標値と比較する
製造業では、不良率や合格率が基準値を満たしているかを確認する場面が多くあります。1標本比率検定を使うと、実測した不良率が基準値と統計的に異なるかを確認できます。
| 活用場面 | 確認内容 |
|---|---|
| 社内基準との比較 | 不良率が基準5%を超えていないか確認します。 |
| 出荷不良率 | 出荷品質が目標値を満たしているか確認します。 |
| 新設備導入後 | 導入後の不良率が基準から外れていないか確認します。 |
| 検査工程 | 合格率が目標値に達しているか確認します。 |
| クレーム率 | クレーム率が管理基準以内か確認します。 |
操作手順
■ Step1 ホームから「仮説検定」を開く
Stat Lab Analyticsを起動し、ホーム画面の解析メニューまたは左サイドバーから「仮説検定」を選択します。
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■ Step2 解析メニューから「1標本比率検定」を選択する
仮説検定画面が開いたら、検定方法のプルダウンから「1標本比率検定」を選択します。
■ Step3 不良数・検査数・基準比率を入力する
Data Editorまたは操作パネルへ、検査数、不良数、基準比率を入力します。今回の例では、検査数200、不良数18、基準比率0.05を使います。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 基準不良率 | 5% |
| 検査数 | 200 |
| 不良数 | 18 |
■ Step4 有意水準を確認する
有意水準は初期値として0.05が設定されています。これは、5%の基準で基準不良率との差を判断する設定です。
■ Step5 解析実行ボタンを押す
設定内容を確認したら、「検定実行」ボタンをクリックします。
■ Step6 解析結果を確認する
解析が完了すると、結果ダッシュボードが表示されます。不良率、基準比率との差、Z値、P値、95%信頼区間、判定を確認します。
| 項目 | 結果 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| サンプルサイズ | 200 | 検査した総数です。 |
| 不良数 | 18 | 不良として確認された数です。 |
| 不良率 | 0.090 | 18 ÷ 200 = 9.0%です。 |
| 基準比率 | 0.050 | 比較したい基準不良率です。 |
| 差 | +0.040 | 基準より4.0ポイント高いです。 |
| 95%信頼区間 | 0.0503 ～ 0.1297 | 不良率の推定範囲です。 |
| Z値 | 2.596 | 基準値からどれくらい離れているかを表します。 |
| P値 | 0.00944 | 0.05未満のため、基準値との差があります。 |
| 判定 | 基準値と有意差あり | 基準5%より高いと判断します。 |
■ Step7 結果を解釈する
今回の結果では、P値が0.00944で有意水準0.05より小さいため、帰無仮説を棄却します。つまり、実測不良率9.0%は基準不良率5.0%と同じとは言えません。
実務上は、基準より不良率が高い状態と考え、工程条件、材料、設備、検査方法などを確認する必要があります。
結果の見方
■ P値を見る
P値は、基準比率と同じだと仮定した場合に、今回のような差が偶然で起こる可能性を表します。今回のP値は0.00944で、0.05より小さいため、基準比率との差があると判断します。
■ 95%信頼区間を見る
今回の95%信頼区間は0.0503から0.1297です。基準比率0.05をほぼ上回る範囲にあり、実測不良率は基準より高い可能性があります。
まとめ
1標本比率検定は、1つの比率が基準値と異なるかを確認する検定です。不良率、合格率、クレーム率など、割合で管理する品質指標に使えます。
今回のサンプルデータでは、実測不良率9.0%は基準不良率5.0%より有意に高いと判断されました。平均値ではなく、割合を比較したいときに活用しましょう。