シックスシグマの DMAIC プロセス — 測定フェーズ — 変動 / 離散的・連続的な捉え方
離散・属性的な捉え方： 支払いは期限内に計上されましたか。（はい・いいえ。）支払額は正しかったですか。（はい・いいえ。）これらは二値カテゴリの結果です。その件数を数えると、離散的な数値データになります。量的な捉え方： 支払いはいつ計上されましたか。定めた基準時点からの経過時間を時間単位で記録します。支払いのうち、いくらが充当されましたか。取引金額を記録します。時間は連続変数としてモデル化できます。金額には通貨単位に応じた刻みがありますが、分析によっては連続変数による近似が適する場合もあります。
カテゴリデータと量的データの例：
- メールの返信時間：連続変数としての所要時間。
- 顧客満足度スコア：個別の順序付き評価は順序尺度に属します。数値を合成したスコアを連続変数として扱うには、尺度とモデルの仮定に妥当な根拠が必要です。
- 通話時間：連続変数としての所要時間。
- Fatal Accuracy：この指標が何を記録するかを定義します。各通話の「はい・いいえ」という結果は二値カテゴリです。一定件数の通話から計算した割合は、離散的な刻みで変化します。連続変数による近似には根拠が必要です。
- アンケートの評価：順序のあるカテゴリ評価は順序尺度に属します。カテゴリに数値コードを付けても、カテゴリ間の間隔が等しいことにはなりません。
- 通話件数：離散的な数値カウント。
- 担当者数：離散的な数値カウント。
量的データは、中心傾向（位置）と散らばり（変動）の指標で要約します。図には、平均値、中央値、最頻値、範囲、標準偏差を示しています。
量的データの特性
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