よくある質問

統計的品質管理

Q.

管理対象となる製品が様々な特性を持つため、分析で扱うべき変数が多数にわたり困っています。何かうまい方法はありませんでしょうか?

A.

多くの特性(変数)を少数の特性(総合特性値。主成分と呼ばれます)にまとめるための手法として、主成分分析(principal component analysis)があります。質問にある様に、多数の変数を同時に管理するのが困難である場合や、変数間の構造を見たい場合などに有効な手法です。 

主成分の値(主成分スコアと呼ばれます)を座標とすることによって、多次元空間内のデータを低次元の空間に、情報をあまり損なうことなく表示できます。また、主成分ともとの変量の相関(因子負荷量と呼ばれます)をプロットすることによって、変量間の構造が把握できます。 

この意味で、主成分分析は代表的なデータ縮約の手法ということができます。


参考文献
吉澤 正 編著:「クォリティマネジメント用語辞典」,日科規格協会,2004

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