ITパスポート 2009年 秋期 問02

パレート図の使用が最も適切である分析対象はどれか。 【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 問題文を読み、分析対象のデータの種類を確認する。
   • カテゴリごとの割合か、数値のばらつきか、2変数の関係か、信頼性（故障の時間経過）かを判断します。
2. 各グラフの用途を思い出す（初出で説明）。
   • パレート図（Pareto chart）：カテゴリ別の寄与度と累積比を示す。
   • ヒストグラム（histogram）：数値データの度数分布（ばらつき）を示す。
   • 散布図（scatter plot）：二つの変数の関係（相関）を見る。
   • 信頼性解析（reliability analysis）：時間経過による故障や寿命の解析に使う。
3. 各選択肢の目的とグラフの用途を照らし合わせ、最も合致するものを選ぶ。
   • 「要因ごとの構成比率」→ パレート図 → 正解。

選択肢別の誤答解説

• ア: 生産工程の信頼性
  信頼性（reliability：故障しにくさや寿命の指標）は、時間経過と故障発生の関係を見る解析を必要とします。生存時間分析や故障率曲線（例：ワイブルプロット）などが適切で、パレート図は不向きです。
• イ: 製品の重量のばらつき
  製品の重量は連続的な数値データです。ばらつきや分布を表すのはヒストグラム（histogram：数値データの度数分布を棒で表す図）や箱ひげ図です。パレート図はカテゴリ別の割合表示で、連続値の分布解析には使いません。
• ウ: 品質不良の要因ごとの構成比率
  正解。カテゴリ（不良の種類）ごとに発生数や割合を示し、累積比でどの要因から手を付けるべきか優先順位を付けられます。
• エ: 二つの変動要素の間の関係
  二変数の関係（例：温度と出力）は散布図（scatter plot：点で二つの変数の関係を示す）で確認します。傾向や相関を読むためのグラフで、パレート図の用途とは異なります。

よくある誤解

1. 「パレート図はただの棒グラフ」
   → 誤解です。パレート図は棒グラフ（各要因の値）に、原因の累積比率を示す折れ線を重ねて表示します。この累積比率を見ることで「少数の要因が大部分を占めるか」を判断できます。
2. 「パレート図で相関が分かる」
   → パレート図は相関（因果関係や変数間の関係）を見るものではありません。相関を調べるなら散布図や相関係数を使います。
3. 「パレート図は80/20が必ず当てはまる」
   → 80/20（80%の問題が20%の原因による）は経験則であり、常に成立するわけではありません。パレート図はその成立有無を確かめる手段です。

補足コラム

1. カテゴリごとの発生回数を集める（例：不良A=50件、B=20件、C=15件、D=10件、E=5件）。
2. 合計を求める（上の例は合計100件）。
3. 各カテゴリの構成比率を計算する： $$割合(\%)=\frac{カテゴリの件数}{合計}\times 100$$ 例：Aは $50/100\times 100=50\%$。
4. 割合の降順に並べ、累積比率を計算する（累積は前の項目までの合計）。
   例：累積は 50%、70%、85%、95%、100%。
5. 棒グラフは各カテゴリの件数（または割合）を降順で表示し、右上に累積比率の折れ線を重ねる。

• A: 50（50%）→累積50%
• B: 20（20%）→累積70%
• C: 15（15%）→累積85%
• D: 10（10%）→累積95%
• E: 5（5%）→累積100%

counts = {"A":50, "B":20, "C":15, "D":10, "E":5}
total = sum(counts.values())
items = sorted(counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
cumulative = 0
for name, cnt in items:
    pct = cnt / total * 100
    cumulative += pct
    print(name, cnt, f"{pct:.1f}%", f"累積{cumulative:.1f}%")

FAQ