M&M'sが教えてくれる、データを信頼するということ
ほとんどの人がM&M'sが好きです。データの分析？ それはまた別の話です。多くの人にとっては、抽象的であるか、とっつきにくいと感じるかもしれません。
しかし、この小さなキャンディーが驚くほど効果的な方法で、データを実用的で、視覚的で、理解し易いものにすることが分かります。
まず初めに、Minitab Solution Centerで適切な仮説検定を使用しました。これは、お客様の目標とデータタイプに基づいて段階的に案内をしてくれます。そこから先は簡単でした。何袋かの重量を測りました。中身を数えました。色を記録しました。印字ミスを探しました。間もなく、実際の数値データで実際の質問に答えていました。
袋の重量は表示通りですか？
M&M'sの小袋は、それぞれ重量49.3グラムと表示されています。
その主張が成り立つかどうか確かめるため、30袋の重量を測り、Minitabで1標本t検定を使用して、平均重量を49.3グラムと比較しました。
その結果、平均重量は52.040グラムで、我々のP値は0.000でした。P値が0.05よりかなり小さいため、我々は、確信を持って、袋の平均重量は49.3グラムではないと結論付けることができます。
この場合、これは良い知らせです。平均すると、袋は実際には重かった。つまり、消費者は、ラベルの印刷以上のものを手に入れているということです。
2人でも同じ測定値が得られるのでしょうか？
2人が同じ秤を使用して同じ30袋の重量を測定した場合、結果は一致するでしょうか？
我々は、対応のあるt検定を使用してこれをテストしました。
P値（0.394）が0.05より大きいため、2組の測定値に有意な差はありません。言い換えれば、測定値には一貫性と再現性があります。
どのくらいの数のM&M'sに「m」の印刷ミスがありますか？
それぞれのM&M'sには、お馴染みの「m」が刻印されています。ピーナッツM&M'sの表面が不均一であることを考えると、一部の印刷が不完全であっても驚くには当たりません。。
「m」の印刷ミスがあるキャンディーが15%以下であることが要件であると仮定します。
P値が0.05を大きく上回るため、印刷ミスの率が15%を越えるという証拠はありません。品質レベルは、要件を満たしているようです。
すべての色が均等に出現していますか？
622個の標本のキャンディーの色を数え、グラフビルダーを使用して円グラフを作成しました。
すべての色が均等に出現している場合、それぞれの色を約104個と予測します。
カイ二乗の適合度検定の結果は以下のとおりです。
P値（0.000）は、色の出現が均一でないことを証明しています。標本のうち、一部の色は、他の色より高い頻度で出現します。
キャンディーが増えると、重量も増えますか？
M&M'sが増えると、袋が重くなるのは論理的だと思われます。この考えをテストするため、個数と重量の関係を検証しました。
散布図ははっきりとした上昇傾向を示しています。つまり、キャンディーの数が増えるにつれて、重量も増えています。
測定システムは信頼できますか？
我々は、ゲージR&R分析も実施し、10袋を2回、ランダムな順序で測定しました。
ゲージR&Rの全体の変動は1.14%でした。これは、10%のベンチマークよりかなり低いため、測定プロセス自体に起因するばらつきはごくわずかです。測定システムは許容できると考えられます。
このレベルの明確さを医療に適用する準備はできていますか？
この簡単な例は、適切なツールが、問いかけから弁護可能な回答に、 いかに素早くガイドしてくれるかを示しています。
これと同じ構造化された取り組み方法を、 医療の質、業務のパフォーマンスか、患者の転帰に適用することを想像してみてください。
Minitabの専門家とつながり、Minitab Solution Centerがよりスマートでデータ駆動型の医療に関する意思決定を支援できるかを探ってください。
