何かの改善の前と後でデータがある場合に、改善に成果をどうやって評価すると良いでしょうか？経験上多くの人は「平均」を使って評価します。不良品数の平均が下がったから改善しましたとか、テストの平均点が同じなので改善しませんでしたとか、そういう具合です。
ですが、本当にそうでしょうか？
実は平均を比較するだけでは不十分なことが多いのです。下図で確認すると、上のデータと下のデータでは平均値は同じです。この場合平均だけで比較してしまうと、改善効果無しと判断されてしまいますが、下のデータのほうが「ばらつき」が無くなって改善効果があったという見方もあり得ます。
「ばらつき」を使おう
このようにデータの平均だけで評価するのではなく、データのばらつき具合がどの程度収束したのか、も評価すると良いです。ばらつき具合が小さくなったということは、均質なアウトプットが出せるようになったということを意味しており、良いこともあれば悪いこともある、という行き当たりばったりの状態から、品質が一定のレベルでマネジメントできるようになったということです。
このように平均値の上下変動に加えて、ばらつきの変化を使って改善効果をアピールすると説得力が増します。
ばらつきの変化を簡単に表現する方法は２つあります。
- 図で示す。上記のようなグラフをExcelで書けば一目瞭然です
- 標準偏差を計算する。ばらつき具合というのは数値表現では「標準偏差」で行います。といっても難しい話ではなく、データをSTDEVPという関数に入れると自動で計算してくれます。この標準偏差が小さくなっていれば、ばらつきが減ったという意味です。
まとめ
統計学のエッセンスをちょっとだけ加えるだけでも、そのアピール度合いが大きく変わってきます。なぜならあなたの発表を見る人（上司やお客様など）は大抵の場合統計学に詳しくありません。このため、「標準偏差」などと言うだけですごい事に感じられ、納得してくれるのです。たまに大学院で統計学を勉強しました、とかいう人がいたりしてびっくりしますが、かなり稀です。堂々と統計学のエッセンスを入れて、説得力を倍増しましょう。
以上、平均だけ使ってはダメ！改善効果のアピール効果を倍増する方法という話題でした。