層別
層別（Stratification）は、経営学や統計学で使われる用語で、データや要素を特定の共通点を持つグループに分ける手法である。これにより、各グループ内での共通性や違いを明確にすることができる。興味の対象となる集団を、何らかの共通点を持ったグループ(暦)に分けて分析することで、現状の把握や問題の原因を見つけることができる。データを収集するとき、多様な観点から分析できるように層別にするだけでなく、関係のあるだろう様々なデータや日時、測定者、場所等も記録される。たとえば、品質管理や統計的分析において、データをより詳細に分析し、問題の原因を特定するために使われる。製品の不良率を分析する際、地域、時間帯、担当者などの要素によってデータを層別することで、特定のグループにおける問題の傾向を明らかにできる。
目的
層別の主な目的は、データの多様性を明確にし、要因ごとの違いやパターンを把握することである。異なる要因が複雑に絡み合ったデータをそのまま分析するのではなく、要因別に分けて分析することで、問題の本質や改善すべき点を特定することが容易になる。これにより、対策の優先順位を決定する際や、改善活動の効果を評価する際に有効な情報を得ることができる。
種類
層別の方法には、いくつかの種類がある。代表的なものとして、以下のものが挙げられる。これらを使い分けることで、現状を把握し問題の原因をみつけることができる。
- **属性別層別**: 性別、年齢、職種などの属性に基づいて層別する。
- **時間別層別**: 時間帯、日付、季節など、時間に関連する要因に基づいて層別する。
- **製品・プロセス別層別**: 製品の種類や製造プロセス、工程に基づいて層別する。
- **場所別層別**: 地域、国、部署など、場所に関連する要因に基づいて層別する
時間別層別の例
下記は「時間帯ごとの不良率の平均」を示し、各時間帯（Morning, Afternoon, Evening）における不良率の傾向を表している。
場所別層別の例
下記は「地域ごとの不良率の平均」を示しており、各地域（North, South, East, West）における不良率の違いが視覚的に示されている。
手順
層別を行う際の一般的な手順は以下の通りである。まず、目的を明確にし、何を分析したいのかを決定する。次に、層別の基準となる要因を特定し、その要因に基づいてデータを分類する。分類したデータを集計し、グラフや表にまとめて分析を行う。最後に、各層ごとの特徴や傾向を確認し、問題の原因や改善点を特定する。
活用例
層別は、様々な分野で活用されている。品質管理では、不良品の発生原因を特定するために、製品の種類や生産ライン別に層別することが一般的である。また、マーケティングでは、顧客の年齢や性別、地域などに基づいて層別することで、ターゲット層のニーズを把握し、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能となる。さらに、医療分野では、患者の症状や年齢、生活習慣に基づいて層別することで、治療方針を最適化することができる。
データ分析
データ分析において層別は、データのばらつきや偏りを理解するための重要な手法である。特に、多くの要因が関与する複雑な現象を分析する際には、層別を行うことで、個々の要因が結果にどのような影響を与えているかを明確にすることができる。例えば、顧客満足度調査の結果を層別することで、年齢や性別、地域ごとの満足度の違いを把握し、サービスの改善に役立てることができる。
メリットとデメリット
層別のメリットとして、データの違いやパターンを明確にし、問題の原因を特定しやすくなる点が挙げられる。また、層別によって得られた情報をもとに、より効果的な対策を立案することが可能である。一方、デメリットとして、層別の基準が不適切であった場合、誤った結論を導く可能性がある。また、層別の数が増えすぎると、データの分析が複雑になり、解釈が困難になることもある。
注意点
層別を行う際には、適切な層別の基準を選択することが重要である。誤った基準で層別を行うと、データの分析結果が信頼性を欠く可能性がある。また、層別を行った際にデータのサンプルサイズが小さくなりすぎると、統計的な信頼性が低下するため、サンプルサイズにも注意を払う必要がある。さらに、層別はデータの一部を取り出して分析する手法であるため、全体的な傾向を見失わないようにバランスを保つことが重要である。