統計分析サービスのご案内
エヌ・シー・エス株式会社| 公開ページ |2023.12.09|NCSホームページへ戻る
エヌ・シー・エス株式会社では、防爆関連術の分野での業務を行っていますが、新たな事業領域としてデータ分析サービスを開始いたしました。
当社のデータ分析は、確率統計学の土台を理解した上でお客様のデータを丁寧に分析します。
また、以下のような内容についてのコンサルティングにも対応しています。
統計調査では、サンプリングの正しさが命です。「無作為抽出」という言葉をお聞きしたことがあるかもしれませんが、これは確率統計学に基づいて有益な情報を引き出す上で不可欠な要素なのです。この「無作為抽出」とはでたらめに抽出するのとは全く異なるものです。
[1] どのような集団について知りたいのか? 【母集団の特定】
[2] その集団から偏りがでないように情報を取り出す 【無作為抽出】
日本の田舎のある地域の人口1000人の小さな村の全員を対象に調査を実施して以下の結果が出たとしましょう。
そして、
この結果から日本に住んでいる人について以下であると推定される：
といわれても、しっくりこないですよね。
これは[1]、[2]の基本事項をわかりやすく説明するために考えた例ですが、この基本事項を理解した人間がみると？？？となるような分析やコメントが世の中にあふれています。
弊社では統計調査における基本事項を可能な限り適用した調査のお手伝いをさせていただきます。ここで上げたような人による調査だけでなく、装置などを用いて入手される大きなデータの分析も、主に、計算機を用いた分析も行っていますのでご活用ください。
統計学における検定は、データに基づいて仮説を評価するために広く用いられます。以下はその活用例を3つ紹介します：
これらの例は、検定がどのようにしてデータからの洞察を得るための強力なツールとして活用されるかを示しています。検定は、データに基づく意思決定を行う際に、仮説が統計的に有意かどうかを判断するのに役立ちます。
医薬品の臨床試験では、新薬やワクチンなどの有効性を検証するために統計的検定が利用されます。例えば、新薬とプラセボ（偽薬）を受ける患者グループ間で治療の効果に差があるかどうかを検討します。これには通常、二群間で平均値の差を検定するt検定などが用いられます。
病院で新しい治療法の効果を評価するために統計的検定が使用されます。たとえば、特定の疾患に対する新しい薬の効果を評価するため、100人の患者を2つのグループに分けます。一方のグループには新薬を、もう一方のグループには従来の薬を投与し、一定期間後に両グループの症状改善率を比較します。統計的検定を使用して、新薬が従来の薬と比べて症状改善に統計的に有意な差があるかを判断します。この分析により、新薬の効果の有無とその程度を評価できます。
製品の市場調査において、消費者の製品に対する好みや反応を評価する際に統計的検定が活用されることがあります。例えば、製品Aと製品Bの好みの差を調査するために、消費者からの評価データを収集し、統計的検定を用いて二つの製品間に有意な差が存在するかを分析します。
教育分野においては、異なる教育方法や介入の効果を評価するために統計的検定が用いられます。例えば、伝統的な教育手法と革新的な教育手法を比較する研究では、学生の成績や学習の進捗に関するデータを収集し、二群間の成績の差について統計的検定を行います。
ベイズの定理は、イギリスの牧師、トーマス・ベイズ (1702∼1761) によって導かれた定理で、彼の死後 1763 年に発表されました。既知の情報に基づいて新しい情報の確率を推定するために使われる強力な統計的手法です。
ベイズの定理を利用した分析で最も重要なことの一つは、どのようなデータを収集するかにあります。弊社ではご要望の分析に応じて具体的にどのようなデータを収集すればよいかなどもご相談に乗ります。
特定の症状がある患者が特定の疾病を持っている確率を計算します。例えば、ある症状が見られるとき、その患者が特定の疾病を持っている確率はどれくらいか、ということを推定します。これには、疾病の全体的な発生率（事前確率）とその症状が疾病によるものである確率（尤度）、その症状が他の原因で発生する確率（偽陽性率）などを考慮します。
食品工場では、安全性と品質が最優先事項です。ベイズの定理を用いることで、生産ラインの温度、湿度、原材料の供給源などの情報と、過去の汚染事例や品質問題のデータから、特定の生産バッチでの食品安全性の問題発生確率を推定できます。たとえば、「特定の供給源からの原材料を使用した場合、微生物汚染のリスクが3%上昇する」といった具体的なリスク評価により、高リスクバッチの追跡と厳重な検査を行うことができます。
製造された航空機エンジンの部品（例えば、タービンブレード）は極めて高い品質基準を満たす必要があります。ベイズの定理を用いると、過去の製造データ（温度、圧力、材料のロット番号など）と、過去に発見された不良品（亀裂や材料の欠陥）のデータを組み合わせて、新しく製造されたタービンブレードの不良リスクを評価できます。例えば、「材料ロットAを使用し、温度X度で製造されたブレードには5%の確率で亀裂が発生する」というような具体的なリスク評価が可能になります。
複雑な部品の組立過程における潜在的な欠陥を識別するために使用されます。例えば、ベイズ分析は、組立ライン上の各ステージ（エンジンの組立、塗装、内装の取り付けなど）で収集されたデータ（作業時間、温度、湿度、作業員のシフトなど）と、過去の欠陥データを組み合わせて、新たに組み立てられた車に欠陥が存在する可能性を推定します。たとえば、「特定の湿度レベルで作業された内装には5%の確率でフィットネスの問題が生じる」という具体的な予測が可能になり、そのような条件下で製造された車両を優先的に詳細検査することで、品質管理を効率化できます。
従来の統計的検査では、検査の対象となる製品のすべてを検査する全数検査が一般的でした。しかし、全数検査はコストや時間がかかるため、サンプルを抽出して検査するサンプリング検査が用いられる場合もあります。
サンプリング検査では、検査対象製品のサンプルから不適合品が見つかった場合、その製品群全体に不適合品が存在する確率を推定する事後確率を用いて、全数検査を行うかどうかを判断します。
このとき、事前確率として、製品群全体に不適合品が存在する確率を設定します。この事前確率は、過去の検査結果や製品の製造工程の信頼度などに基づいて推定されます。
事前確率を用いることで、サンプリング検査の効率化を図ることができます。例えば、事前確率が低い製品群に対しては、全数検査を行う必要が低くなります。
不適合品が発生した場合、その原因を特定して対策を講じることが重要です。原因を特定するためには、不適合品の特性や製造工程のデータを分析する必要があります。
このとき、ベイズの定理を用いることで、データから不適合品の原因を推定することができます。
例えば、不適合品の特性から、その原因が製造工程の特定の段階にあると推測されます。この場合、その段階の製造工程のデータを分析することで、原因を特定することができます。
小売業において、ベイズの定理は在庫管理と需要予測に役立ちます。このアプローチでは、過去の販売データ、季節変動、プロモーション活動、市場のトレンドなどの情報を考慮して、特定の商品の将来的な需要を推定します。例えば、ベイズモデルを使用して「夏季にプロモーションを実施すると、特定の飲料製品の需要が30%増加する」といった具体的な予測が可能です。この情報に基づき、店舗は過剰在庫や在庫切れを防ぎながら、最適な在庫レベルを維持し、販売機会の最大化を図ることができます。
どのようなデータに基づいてどのようなことをご要望であるかsupport@ncs-ex.comまでご連絡ください。
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