ゲージR＆Rについて
マトリックス・データ解析法（Matrix Data Analysis）は 、 別名、主成分分析 (多変量解析法の1つ）ともいいます。 「新QCの7つ道具」の中で唯一数値データを整理する手法です。
この手法により、膨大な数値データを二次元の散布図に集約し、全体構造や類似性・異常値を直感的に把握できます。元のデータの情報をできるだけ保持しつつ、次元を削減して分析するため、意思決定や問題解決に有効です。
【計算手順】
①データ収集：分析対象の数値データをマトリックス形式で整理する。
②標準化：平均0、標準偏差1に変換し、尺度の違いを統一する。
③相関行列の作成：変数間の相関関係を行列として表す。
④固有値・固有ベクトルの算出：データのばらつきを最大化する軸を求める。
⑤主成分の選択：累積寄与率などを参考に、分析に用いる主成分を決定する。
⑥散布図作成：第一主成分と第二主成分を軸にしてデータをプロットし、傾向を可視化する。
マトリックスデータ解析法は、 数値データを整理する「QCの7つ道具」とは違って、複雑な計算を要するので業務では解析ソフト (StatWorks ）等を活用します。
作成手順および解析ソフトの操作方法については 、SQCセミナー等で習得することが必要になります。
（参考ブログ）
https://www.pec-kumata.com/post/matrixdataanalysis
