相関分析は、あらゆるシックスシグマチームにとって不可欠なツールです。シックスシグマチームが分析フェーズに入ると、様々な変数のデータにアクセスできるようになります。そして、これらのデータを統合し、決定的な関係性を見出せるようにする必要があります。

相関分析とは何ですか？

相関分析を理解するには、例を挙げるのが最も効果的です。ある工場の経営陣が、労働者のシフト時間が長くなると生産性が低下するというデータを得たとしましょう。

しかし、現時点では生データしかなく、これはシックスシグマチームのメンバーがデータを一目見ただけで得た見解に過ぎません。しかし、シックスシグマの手法は関係者の意見ではなく、客観的な事実に基づいています。相関分析は、これが事実であることを統計的に確認するのに役立ちます。

相関分析はどのように実行されますか?

相関分析を行うには、対象となる変数について十分なデータが必要です。十分なデータが揃ったら、そのデータをカール・ピアソンが開発した式に代入します。この式はカール・ピアソンの相関係数としてよく知られています。この式は複雑な計算を伴い、シックスシグマチームには統計学者の存在が必須でした。

しかし幸いなことに、今日ではほとんどの計算はソフトウェアツールによって実行されます。関わる人間は、ツールにデータを追加する方法と結果の解釈方法さえ知っていれば十分です。

相関分析のデータをどのように解釈するか？

相関分析では通常、+1から-1の間の数値結果が得られます。+veまたはveの符号は相関の方向を示します。正の符号は正相関を示し、負の符号は逆相関を示します。

ゼロは相関がないことを意味します。数値が1に近づくほど、相関が強くなります。通常、相関が有意であるとみなされるためには、どちらの方向でも0.5以上の相関が必要です。

相関関係が因果関係を意味するわけではないことを理解する

相関分析は、あるデータが連動して動くという事実を確認するだけである。マネージャーが示唆する危険な含意の一つは、因果関係です。相関分析に基づいて、どの変数が原因で、どの変数が結果なのかを特定することは不可能です。また、両方の変数が第三の共通変数の影響を受けているため、連動して変動している可能性も考えられます。しかし、これらはあくまでも例であり、因果関係を明らかにするための他の分析方法が存在することは事実です。しかし、ほとんどの場合、変数に相関関係があるという事実だけで、適切な行動をとるのに十分です。