【 2006 年度 授業概要】

科　　　目			品質管理 ( Quality Control )
担当教員			浅田 俊和
対象学年等			応用化学科・5年・後期・必修・1単位 ( 学修単位I )
学習・教育 目標			工学系複合プログラム	ＪＡＢＥＥ基準１（１）
			A1(10%) A3(80%) C1(10%)	(c),(d)1,(d)2-b,(d)2-d,(e),(f)
授業の概要 と方針			製品の品質には“ばらつき”がある。したがって，製品の性能を評価するために測定して得られるデータは“ばらつき”が含まれている。製品の品質を管理するためには，この“ばらつき”を含むデータから正しい有効な情報を抽出しなければならない。そのために統計的な考え方や手法が必要になる。本授業では統計手法を勉強して，現実のデータについて解析する実力をつけることを目的とする。
到 達 目 標		1	【A1】　 統計解析の基礎的な知識として，確率変数，確率分布が理解できる。
		2	【A3】　 製品の性能を測定したデータを用いて，「統計解析」を行い有効な情報を抽出できる。
		3	【C1】　 統計解析法を習得し，それに基づき製品開発，製品改良等の現実問題に応用できる。
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評 価 方 法 と 基 準	到 達 目 標 毎	1	統計解析の基礎的な知識である確率変数，確率分布（正規分布）が理解できたかを，中間試験で評価する。
		2	統計解析法として，母平均の検定・推定，母分散の検定・推定の手法が理解できたかを，定期試験で評価する。
		3	毎回の授業では，その日の講義内容について，時間内で演習問題を配布し，解答する方式で理解度を評価する。
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	総 合 評 価		成績は，試験85%　時間内演習15%　として評価する．
テキスト			「入門統計解析法」 : 永田 靖 著 (日科技連出版社)
参考書			参考書は特に必要としない。上記のテキストをよく読んで，理解することが大切である。
関連科目			4年の「確率統計」
履修上の 注意事項			統計解析法を習得する場合は，「予習」よりも「復習」に重点をおいたほうが効果的である。その日の授業内容は，時間内に配布されるプリント（演習問題）で理解を深めること。理解が不十分と判断したときは，次回の授業までに良く復習することが大切である。

【授業計画（ 品質管理 ）】

週	上段：テーマ／下段：内容（目標、準備など）
1	品質管理における統計的方法の意義
	品質管理とは，品質管理に於ける統計的方法の位置づけ，統計的ものの見方，統計的方法の利用者の心得等について学ぶ。
2	データの整理
	母数と統計量，母数とサンプル，データの分布をみるための手法である「ヒストグラム」の作り方を学ぶ。
3	平均値，標準偏差
	標準偏差とは，標準偏差の求め方，平均値，中央値の求め方を理解する。
4	分布と期待値について
	正規分布とその見方，使い方，正規分布を利用した工程不良率などの確率の求め方について学ぶ。
5	検定と推定の考え方
	検定とは，検定の考え方並びに推定とは，推定の考え方を理解する。
6	計量値に関する検定，推定（1）
	標準偏差が既知である場合の，母平均に関する検定と推定の仕方を学ぶ。
7	計量値に関する検定，推定（2）
	標準偏差が未知である場合の，母平均に関する計量値の検定，推定を学ぶ。
8	中間試験
	1週目から7週目までの内容を中間試験に出題する。
9	計量値に関する検定，推定（3）
	母分散に関する検定と推定の仕方を学ぶ。
10	検定における2種類の誤り
	第1種の過誤，第2種の過誤，検出力について学ぶ。
11	計量値に関する検定，推定（4）
	2つの母集団の分散の比の検定と推定の仕方を学ぶ。
12	計量値に関する検定，推定（5）
	2つの母集団の母平均の差の検定と推定の仕方を学ぶ。（データに対応がない場合）
13	計量値に関する検定，推定（6）
	2つの母集団の母平均の差の検定と推定の仕方を学ぶ。（データに対応がある場合）
14	分散分析法（1）
	一元配置法によるデータ解析の仕方を学ぶ。
15	分散分析法（2）
	二元配置法によるデータ解析の仕方を学ぶ。
備 考	中間試験および定期試験を実施する．