QC七つ道具

品質管理で数値データを分析するための代表的な7つの手法。パレート図、特性要因図、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシート、グラフ（または層別）からなり、問題の把握、原因の分析、工程の管理に用いる。

品質管理に用いられる7つの統計的手法。パレート図、特性要因図（フィッシュボーン図）、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシート、層別管理（層別）で構成され、定量的な品質分析に活用される。

品質管理で使用する基本的な7つの手法。パレート図、特性要因図、チェックシート、ヒストグラム、散布図、管理図、層別（または折れ線グラフ）で構成される。製造業に起源を持つが、ソフトウェア開発の品質管理にも適用される。

品質管理で、主に数値データを分析して問題の把握や原因の追究に使う7つの手法の総称。不良などの件数を項目別に多い順に並べて重点を絞るパレート図、結果とその原因の関係を魚の骨の形に整理する特性要因図、データのばらつき方を柱状の分布で見るヒストグラム、2つの変数の相関を点の散らばりで見る散布図、中心線と管理限界線で工程が安定しているかを判断する管理図、点検やデータの記録を漏れなく行うためのチェックシート、データを機械や作業者などの要因ごとに分けて比べる層別からなる（層別の代わりにグラフを入れることもある）。言語データを扱う新QC七つ道具と対比される。

品質管理で、主に数値データを分析して問題の発見や原因の追究に用いる7つの手法。パレート図、特性要因図、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシート、層別（層別の代わりにグラフを入れることもある）からなる。言語データを扱う新QC七つ道具と対比される。

他の値から大きく離れた値。入力ミスの場合もあれば、実際に起きた重要な事象の場合もあるため、機械的に除外せず背景を確認してから判断する。

本来値があるべき箇所が空になっているデータ。除外すると件数が減り、平均値などで補完すると分布が歪むため、発生原因を踏まえて扱いを決める必要がある。

対象データの中身を統計的に調べ、値の分布、欠損の割合、想定形式との不一致などを把握する作業。品質問題の所在と規模を、改善に着手する前に明らかにする。

データの収集や測定の過程で生じる系統的な偏り。対象の選び方による選択バイアス、測り方による情報バイアス、第三の要因による交絡バイアスなどがある。

項目を件数の多い順に棒グラフで並べ、累積比率を折れ線で重ねた図。上位の少数項目が全体の大部分を占めるという傾向を確認し、重点対策を決める。

データウェアハウスから特定の部門や目的に必要なデータを抽出・整理した小規模なデータベース。部門ごとの分析ニーズに特化しており、迅速なデータアクセスが可能。