意義
漠然としているデータ群が、層別によって特徴を現してくる
解説
特性（品質などのデータ）を調べるときデータを取って比較しても特徴的な結果は必ずしも得られないことが殆どです。 それは特性に影響を与える因子が複数あるために、相互に関係して特徴を判り難くしているからです。
そこで影響因子を分けてみることが考えられます。この因子を分けることを層別といいます。加工品などには、使用機械、 温度などの環境、作業者、作業時刻、作業方法などが特性に影響を与えてきます。
データを層別して比較すると、層別したデータの特徴と層別間の比較結果が見えてきます。こうして特性に対する適当な対処法が発見できることになります。
層別の使い方
層別はデータ分析を効果的にする方法です。データ分析には他のＱＣ手法であるパレート図、散布図、ヒストグラムなどを用いますが、層別はこれらの各手法に加えて使用します。
例えば漠然としていた散布図があった場合に、作業者ごとに層別してみると、「一人は正の相関関係」と別のものは「負の相関関係」になっていたと判るかもしれません。
（この項終わり）