標準偏差

データの散らばり具合を示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータのばらつきが大きいことを意味する。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。

データの散らばり具合を表す指標で、分散の正の平方根。元のデータと同じ単位を持つため直感的に解釈しやすい。品質管理における工程能力指数や統計的検定の基礎として重要。

データが平均値からどれだけ散らばっているかを表す指標。分散の平方根であり、元のデータと同じ単位で散らばりを比較できる。

データのばらつきの大きさを表す指標。各データと平均との差（偏差）を2乗して平均した分散の正の平方根で、元のデータと同じ単位で表せる。値が大きいほど平均から散らばっていることを示し、正規分布では平均±1標準偏差の範囲に約68%のデータが入る。

データの散らばり具合を表す統計量。各データ値と平均値の差の二乗の平均で算出される。標準偏差の二乗に等しい。EVMにおけるSV（スケジュール差異）やCV（コスト差異）も差異（Variance）と呼ばれるが、統計的な分散とは異なる概念。

統計的な関係を用いて、プロジェクトの所要時間やコストを見積もる技法。過去のデータに基づく生産性パラメータ（例: 1画面あたりの開発工数）と作業量から算出する。データの精度と適用可能性に依存するが、類推見積りより精度が高い。

プロセスが安定しているかを時系列で監視するグラフ。中心線（平均値）と上方管理限界（UCL）・下方管理限界（LCL）を設定し、測定値がこの範囲内に収まっているかを確認する。管理限界を超えた場合や特異なパターンが出た場合、異常原因の調査が必要。

データの分布状態を柱状のグラフで表す統計図。横軸にデータの階級（区間）、縦軸に頻度（度数）をとる。データのばらつき、中心傾向、分布の形状を視覚的に把握でき、品質管理における分布分析に用いる。

2つの変数の関係を視覚化するために、データを点でプロットした図。品質特性と要因の間に相関関係があるかを分析する。正の相関、負の相関、無相関を視覚的に判断でき、回帰分析と組み合わせて定量化する。

統計的手法を用いてプロセスのばらつきを極限まで低減し、100万回の作業機会あたり3.4回以下の欠陥率を目指す品質改善手法。DMAIC（定義・測定・分析・改善・管理）のプロセスで改善を進める。