วีดีโอ

@とーま-t7qさん 3級合格おめでとうございます！！ 労いのお言葉心に染みます😭 2級は3級よりも急にレベルが上がります。 覚えることも沢山ありますので、今のうちから少しづつ準備をすると良いかと思います！ また何かご不明点等あればお気軽にお問合せくださいM(_ _)M

@okim8807さん ご指摘ありがとうございます。 サムネ修正いたしました。 ご指摘いただき助かりました。

@user-rk7me5ip8uさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 試験お疲れ様でした！！ 勉強していただいていたので、その結果がでれば嬉しいですね😆 また、自己採点で分からないところなどありましたら、お気軽にご相談ください！

@kaltajさん 返答が遅くなり申し訳ございません。 試験いかがでしたでしょうか？？ また試験な要等で不明点がありましたらお気軽にお問合せください！！

@user-db9rn7qd8gさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 正規分布図から確率を求める内容でよろしかったでしょうか？？ 上記であれば、同ばらつきの公式（Z(Kp) = (データ値 ー 平均値)/標準偏差）で問題ありません。 仮にマイナスの値が出たとしても、正規分布表はプラスの値から抽出すれば問題ありません。 （答えがマイナスで出る ＝ 正規分布図の平均ラインより下側を意味） 以上、よろしくお願いいたします。

@user-fo8mo9rx6fさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 【回答（参考）】 ➀ 分散を求める式で、「⑴ データ数で割る」、「⑵ サンプル数 ー 1で割る」の違い 　⇒ ⑴ データ数で割る（母分散）・・・母集団（すべてのデータ）からバラツキを求めるときに使用 　　 ⑵ サンプル数 ー 1で割る（不偏分散）・・・標本（サンプル）の偏りを除いて母分散をより正確に推定するときに使用 　⇒ 言い換えると全数検査が難しく抜取検査を行うようなときに使用 ➁ テキストの答えが不偏分散での回答になっていた 　　⇒ テキストを私が見ていないので何とも言えませんが、他にキーワード等ありませんか？? 　　例えば、「ある製造工程から抜き取ったデータ」、「5つのデータから下記統計計算をせよ。分散 s = 」のようなキーワードです。 　　　お手数ですが、一度 テキストの文章を転記していただくと分かるかもしれません。 以上、よろしくお願いいたします。

⁠@@CropsCrewSeminar ご返信ありがとうございます！ 問題文に、【ある製品を製造している工程で得られた】、と書いてありました。 分かりやすくご説明いただきありがとうございました！😊

@@user-fo8mo9rx6f さん わざわざコメントありがとうございます！ 問題文にヒントがあって良かったです！ 問題文で「ある製品のすべてのデータ」とあれば母分散、「ある製品で得られたデータ（抜取）」とあれば不偏分散で良いかと思います。 分かりにくい文章ですが本質を押さえれば問題の意図を汲めるかと思います！ 試験まで僅かですが勉強頑張っていきましょう‼ また不明点等ございましたらお気軽にお問合せください！

@user-hf7un3pj6gさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ ご指摘有りました内容は具体的にどの辺りか教えていただけますか？？ 15:11あたりに分散を求めている内容がありますが、母分散（10で割る)と不偏分散（10-1で割る）をそれぞれ求めているのは確認できましたが、それ以外にありますでしょうか？ 以上、よろしくお願いいたします。

ご返答ありがとうございます。 はやとちりで、動画の途中までしか視聴してませんでした。 すみません。。m(_ _)m

​@@びーくる-n9v さん ご返答ありがとうございます！ ​ @user-hf7un3pj6g さんの問題解決ができたのであれば良かったです！ またご不明点あればお気軽にお問合せください☺

@natsu0611さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！！ 余裕があれば二項分布も勉強した方が良いです！ 過去に数度出題されています。 よろしくお願いいたします🙂

@RW-xv1ggさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 温かいお言葉大変励みになります😆 また不明点等あればお気軽にお問合せください！！

@natsu0611さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 3級に出題される可能性は低いと思います。 過去にnp管理図に関する特性を問う問題が1問出題された記憶がありますが、それ以外は見た記憶がありません。 それぞれの管理図の特徴を押さえておけば解ける問題です。 ご参考までに・・・

@@CropsCrewSeminar 返信ありがとうございます！自分が持っている参考書にnp管理図についての説明や、公式が書かれていたのですが、問題集にはnp管理図の問題がありませんでした。どこまで勉強したらいいのか不安だったので安心しました🥲

@@natsu0611 さん いえ！不安解消されて良かったです！ Xﾊﾞｰ -R管理図以外の詳細については2級で出題されることが多いです！ また不明点ありましたらお気軽にお問合せください👍

@kei31509さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ この動画だけで完結はできていません。 文章問題に関しては動画化されていませんので、そちらは過去問等で勉強していただく必要がございます。 また、計算問題部分も試験問題に慣れていただくという意味で、こちらも過去問の実施をおススメしています。 QC検定協会さんから過去問に関するテキストも出ていますので書店や通販で探していただくと良いと思います❗

ありがとうございます！とても分かりやすい動画なので計算問題はこれで勉強して、後は過去問を解いて頑張ります！

@@kei31509 さん わざわざメッセージありがとうございます！ 大変励みになります😆 過去問内で不明点あればお気軽にお問合せください！

@user-ku5hx1um8eさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 不具合についてご指摘ありがとうございます！！ 確認いたします。

@user-ku5hx1um8eさん リンク修正いたしました！ またご確認いただけると助かりますM(_ _)M

@user-nb8ue6lf4fさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 質問に対して解答いたします。 サンプル数が増えれば取得できるデータ数が多くなるのは理解できてるようですね！？ サンプル数が増えると、サンプルの統計量（例えばサンプル平均やサンプル分散）がより母集団（すべてのデータ）の実態に近づくため、サンプルの分散が小さくります。 よろしくお願いいたします。

@user-bm7ur1hp1oさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ その様に言っていただけると大変励みになります😆 あと1ヶ月でテストですね！ 何か不明点等あればお気軽にお問合せください‼

@user-iw2eg4kl3zさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 結論から言いますと層別も覚えておいた方が良いと思います。（文章問題にでるかも！？） 層別は全てのデータを取り扱う時の概念として実務でも良く使います。 例） 同じ製品を製造しているラインでA・B・Cというマシンで製造をした場合、A・B・Cの何らかのデータを一緒くたにしてバラツキ（ヒストグラム）をみると、恐らく3つの山（平均が3つ）出てくると思います。 いくら同じ製品を製造していても機械の差（機械ごとのクセ）が存在するため、それぞれのマシンの平均が存在します。 そうなると正しく分析ができなくなるため、マシンごとでデータを”層別”して分析する必要が出てきます。 このようにデータを分析する際の前提として層別は捉えておくことをお勧めします。 余談ですが、「管理図」が7つ道具から漏れているテキストがあるのですね・・・

@user-du4rl4zx5kさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 問題の出し方がいやらしい事もありますね・・・ 過去問をできるだけ解いて様々なパターンに対応できると良いと思います！！ またご不明点等ございましたらお気軽にお問合せくださいね😄

@28451104さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ お役に立てて光栄です😆 試験までには時間がありますので、また不明点等ございましたらお気軽にお問合せください‼

メガネ小僧さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 動画を足掛かりに理解が増したとの事で嬉しいコメントいただきありがとうございます😆 9月まで時間がありますので確実に理解が深まれば合格できるはずです！ ご不明点等あればお気軽にお問い合わせください！

TAさん いつもお世話になっております。 2級動画ですが、品質管理検定事務局より試験内容の掲載NGを指摘され現在非公開中です。 動画の撮り直しが必要で現状目途が立っておりません。申し訳ございません。 どうしても実務優先になってしまい、少しずつ進めている段階です。 ご期待に応えられず誠に恐縮です。。。

@@CropsCrewSeminarそうだったんですね　画面録画しておけば良かったです😢　公開されているものは、またしっかり学ばせていただきます

@@TA-wf2jp さん ご期待に応えられず申し訳ございません。 私の業務負荷が減った時に再度撮り直しを検討していきます・・・M(_ _)M

taktさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 合格おめでとうございます🎉 taktさんの努力の賜物ですね！！ 少しでもお役に立てれたのであれば光栄です😆 taktさんの周りでQC検定を受験される方が見えたら一言PRいただければ幸いです😇 よろしくお願いいたしますM(_ _)M

るはさん そうですね・・・ 動画UPしたいと思っています！ 資料も準備していますが・・・ すぐにはUPできない状態なので申し訳ないです・・・

るはさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ とても励みになります！ また不明点等あればお気軽にお問合せください！

Yuri_さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ お役に立てれたのであれば嬉しい限りです😄 試験まで時間がありますので不明点等あればお気軽にお問合せくださいね～

ファプタさん 動画のご視聴・コメントありがとうございますぅ また不明点等ありましたらお気軽にお問い合わせねがいますぅ😆

cinammonqueens87さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ そして何より合格おめでとうございます👏 ご自身の実力で合格できたと思いますが、少しでも本動画がお役に立てたのであれば幸いでございます😆 また周囲の方で受験される方がいらっしゃれば本動画をご紹介いただければ嬉しいです！！ よろしくお願いいたします！

@@CropsCrewSeminar 絶対します！

@@cinammonqueens87 さん ありがとうございます！ また他でも自己スキルUPで困ったことがあればお気軽にご相談くださいね～😌

ユーニさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 2級は過去問題を見る限り、ほぼQ7の問題は出題されていません。 なのでテストだけを考えれば優先順位を落としても良いかと思います。 （只、出題者の気まぐれでQ7の問題が出る可能性もあります。試験範囲内のため） ちなみに私の場合は3級⇒2級で受験していますので、3級の時にQ7を勉強していたので、2級の時に再度 勉強をやり直すことはありませんでした。 以上、ご参考いただければ幸いです。

私は見かけた事がないのですが、2級で出題されたこともあるのでしょうか？

ユーニさん 私も全ての問題を網羅できているわけではないので確実な事は言えませんが、Q7の問題は2級では見たことがないです。

3級で出ているものをわざわざ2級で出していたら逆におかしいかもですね。

ユーニさん 試験範囲ではありますので100%出ないとは言い切れませんが確率は低いかと思いますよ！

鈴木三浪さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ まず其々の管理図の定義は下記のとおりです。（@JIS） 1．p管理図の“p” ～ “p”roportion chart 群の大きさに対する不適合品数の割合を用いて，工程を評価するための管理図 2．np管理図の“np” ～ “n”umber of nonconforming items chart 不適合品数を用いて工程を評価するための管理図．群の大きさが一定の場合に用いる． （ここで“p”の文字は出てこないが，意味的には1．のproportionだと思われる．） 3．c管理図の“c” ～ “c”ount chart サンプルに生起した不適合数を用いて，工程を評価するための管理図． 群の大きさが一定の場合に用いる． 4．u管理図の“u” ～ count per “u”nit chart サンプルの単位当たりに生起した不適合数を用いて工程を評価するための管理図． つまり、np管理図もc管理図も群の大きさが一定（ある程度毎日サンプルが取れるような状態）の場合は群（例えば日数）の数で割って管理限界線を求めます。（これはXバーR管理図も同様の考え方） 一方、p管理図やu管理図は群の数が一定ではない（毎日サンプルが取れない≒毎日不適合/欠点が出ない）場合は、群の数では正しく割合が出ない（上記ある通り毎日不適合が出ない可能性があるので、不適合0の時の群を含めてはいけない）ため総数で割って管理限界線を求めます。 尚、不適合数/欠点の違いは動画内で説明ありますのでそちらをご参照いただければ幸いです。 以上、よろしくお願いいたします。

りんごさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ ➀ 二項分布には従う分散の公式に、分散がp（1-p）の公式もあれば、分散がnp（1-p）の公式があるのですが、その違いは何でしょうか？ 　⇒ ベルヌーイ分布（結果が2つだけの時）はp(1-p)を使用。 　　 二項分布（ベルヌーイ試行をn回繰り返し）はnp(1-p)を使用。 ➁ p(1-p)/nは標本”比率”の分散ですね？ 　 比率なので全体のn数で割ります。 　 二項分布の分散は上記とおりnp(1-p)となります。 以上、よろしくお願いいたします。

スーファミさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ p管理図は群の大きさに応じた管理限界線を引く必要がある（凸凹の管理限界線）ので、群の大きさ nで割って管理限界線を決めます。 一方、np管理図は群の大きさは一定という前提があるので管理限界線を一定に引けば良いので、群の大きさで割る必要はありません。 ※ それぞれの結果イメージを比較して見ると分かりやすいかと思いますM(_ _)M 以上、よろしくお願いいたします！

中村昌利さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ まず動画での平方和は偏差平方和を意味しています。 これは一般的に（偏差）平方和と略して言う事が多いからです。 動画ではちゃんと偏差平方和として説明しておけば良かったですね。 混乱させてしまい申し訳ありません。 基本的にはテストでは「偏差平方和を求めなさい」と文章で出てくると思いますので計算を間違う事は無いかと思います。 一方 平方和（2乗の和）は単に2乗和を計算する際にもちいるため品質管理で出てくることは少ないかと思います。 以上、よろしくお願いいたします。

@@CropsCrewSeminar 迅速なご返答ありがとうございます。すみません。平方和と偏差平方和の理解ができていなかったです。計算式が若干違ったので混乱したみたいです。 　こちらの過去問では、データ数と桁数多くて、計算してられないので、教えて下さった平方和（データの2乗和）があらかじめ掲載されている問題でした。 こちらの過去問での偏差平方和の求め方：データの2乗和－（データの合計）の2乗／データ数 動画での数字とこの公式で計算してみたら、同じ答えになりましたので解決しました！データ数や桁が多い場合は、こちらの式に当てはめて計算したほうが良いのですかね？

​中村昌利さん ご確認・コメントありがとうございます！ 偏差平方和は”ばらつき”を調べたいときに計算する手法です。 従って分散・標準偏差を求めたいときは偏差平方和を利用して算出します。 偏差平方和： （個々のデータ ー 平均値）^2の総和 母分散： 偏差平方和 ÷ データ数 不偏分散： 偏差平方和 ÷ （サンプル数 ー 1） 文章に偏差平方和を求めなさいと記述があれば、上記の式で算出いただければ問題ないと思います。 実際に問題が分かるともう少し詳細が解説できるかもしれません。 以上、よろしくお願いいたします。

@@CropsCrewSeminar 度々すみません。色々調べたのですが、他の人の動画で、桁や数が多いときに、分散の求め方が他にもあるみたいで、その求め方が、（データの2乗和の平均）－（データの平均の2乗）でして、こちらの式を使えば一気に分散まで求めれるみたいですが、おそらくこれだと不変分散が求められないので、不変分散を求めたく、かつデータが多かったり、データの桁が多いときは（データの２乗和）－（データの合計の２乗）／データ数で偏差平方和を求めてから不変分散を求めたらいいわけですね！ トータルしたら３パターン位の求め方がありますが、どのパターンでも対応できる、（データの２乗和）－（データの合計の２乗）／データ数で偏差平方和を求めてから不変分散を求めるやり方がベストだと感じたのでこれで行きます！！色々と解説ありがとうございました！

中村昌利さん ご確認・コメントありがとうございます！ 連休中だったため返答が遅れました。 申し訳ございません。。。 自己完結されたようで安心いたしました。 母分散 = 二乗平均 ー 平均の二乗 で求められますね。 只、中村さんが仰るように不偏分散は求められません。 不偏分散はあくまでもサンプルから母集団の分散を推測するための計算です。 全てのデータが分かっていれば母分散を求めれば精度が高い数値が返ります。 また他にも疑問点あればお気軽にお問い合わせくださいね！

今田広光さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ またご指摘ありがとうございます！ ご指摘の内容は 2023/11/15に修正版をアップロードしていますのでそちらをご覧いただければと思います。 th-cam.com/video/G1SiRflfkb0/w-d-xo.html よろしくお願いいたします。

@sayuki-tradeさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ お役に立てて光栄です😆 またご不明点等ございましたらお気軽にお問合せくださいね～

めんそーれさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ ご理解に貢献出来て嬉しく思います！！ これからも動画をアップできればと思いますのでよろしくお願いいたします😆 また動画に無い内容等もこちらが回答できる限りで対応いたしますので、お気軽にお問い合わせください

佐藤一郎さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 結論から申し上げますとテスト合格だけなら「公式の結果を覚えるだけでよいです！」 テストでロジックを問われることは今までありませんでした。 只、実務を加味するのであれば一度ロジックを見て、どのようなパラメータが、何故必要なのかは知っておいて損は無いと思います。 また、ロジックから覚えた方が覚えやすい人もいるので、覚え方は人によるところもあります。 以上、ご参考いただければ幸いです。 よろしくお願いいたします。

ファミコン通信1989みんなでレトロゲーム さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 結論から言うとQC検定の受験のためだけなら不要と思います。 2級は二項分布（ポアソン分布）、統計量分布（正規分布や検定推定で出てくるようなカイ2乗分布等）が出題範囲です。 ※ 詳細は下記リンクでご確認をお願いいたします。 webdesk.jsa.or.jp/pdf/qc/md_4608.pdf 出題範囲以外の問題はでませんので、試験だけを視野に入れるのであれば不要という結論です。 私の考えだと、実際の製造現場でベイズの定理等を使うことが少ないからだと思います。 （各々1つの企業やライン・設備を基に検討するのが主のため：複数の設備から不良の出る確率や不良の出所を考えるよりも、主原因がある設備に対してアプローチする事が主のイメージ） 以上、ご参考いただければ幸いです。

ベッジさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 私の意見だと過去問を何パターンか解くのは意味あると思っています。（QC検定に限らず） 理由は試験パターンが分かってくるからです。 試験によって言い回しは違うけど内容は同じだな～とか、QC検定だと管理図の上下管理限界線を求める問題が必ず出てるな～等。 また様々なパターンに慣れることで応用問題も臨機応変に対応できるようになります。（自信を持つことができる） 只、数回のパターンで自分の弱点が把握（いつも決まったところで間違える）であれば、そこを重点的に勉強するやり方もあると思います。 どの勉強方法が良いかは人それぞれ違うと思いますので、あくまで参考としていただければ幸いです。 何かご不明な点がございましたらお気軽にお問合せください！ よろしくお願いいたします。

いあさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 嬉しいコメントいただき励みになります😆 また周りの方で受験される方が見えたら口コミお願いできれば幸いです！！ よろしくお願いいたしますM(_ _)M

@cinammonqueens87さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 昨日は試験でしたね！ 如何でしたでしょうか？？ また本番試験の不明点があれば解答いたします。 ※ 但し手元に過去問が揃い次第になりますので、ご了承願います。

もしQCを受けるのならこの動画から見るべきだと感じました。計算問題は100%クリア！本当にありがとうございます！試験は時間がいっぱいでしたが、自己採点前半50問で45点でした。残りは時間がなくて書けなかったです。前回の試験のヒストグラムの書き方と言った急な転換はなかったですが、文章問題は過去問とは若干毛色が違い読み込んでも自信が持てなかった部分がありました。試験直前に感謝をしたのはこの動画でした。本当にありがとうございます。あとは合格を祈ります。

​@@cinammonqueens87 さん わざわざご返答ありがとうございます☺ 計算問題100%クリアは凄いですね！！ ケアレスミス等で100%取るのは難しいと思いますので大変素晴らしいです！ 文章問題はニュアンスが少しわかりづらいとの事も他で聴いてます。 また自分でも試験問題を見て対策を考えたいと思います！ ​ @cinammonqueens87 さんの合格をお祈りしています🤲

AAさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 昨日は試験でしたね！ 如何でしたでしょうか？？ また本番試験の不明点があれば解答いたします。 ※ 但し手元に過去問が揃い次第になりますので、ご了承願います。

@@CropsCrewSeminar 計算4割、文章問題7割といった手応えでした。 先生の動画で内容を理解し、過去問の数をこなせば合格できることを確信しました！ 次回は合格します、ありがとうございました！

@@CropsCrewSeminar 先生…すみません。 自己採点の結果 手法28点　実践37点　計65点で無念の不合格濃厚です。

​@@AA-sq5pe さん コメントありがとうございます！ 計算問題をあと4割正答できれば安心ですね！ また復習されると思いますが、不明な点はお気軽にお問合せください☺ 時間があるときに返答いたします！

@@AA-sq5pe さん コメントありがとうございます！ 今回は手法部分が難しかったですかね？？ まだ手元に問題が無いため何とも言えませんが、先に不明点等あれば解答できるはんいで対応しますのでよろしくお願いいたします！ 合格でも不合格でもＡＡさんの糧にはなっていると思いますので実務・実生活で活かせると良いですね。 試験に限らずサポートしますのでお気軽にお声掛けください🙂

みんいさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 試験後の解答になってしまい申し訳ございません。。。 標準偏差（x,yも共通） ➀ 母標準偏差： 偏差の2乗の総和（平方和）÷ データ数 ➁ 不偏標準偏差： 偏差の2乗の総和（平方和） ÷ （サンプル数 -1） 偏差がマイナス（-）で算出されることはありますが、偏差を2乗にするため必ず平方和は＋（＋）の値を取ります。 以上、よろしくお願いいたします。

あさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 昨日は試験でしたね！ 如何でしたでしょうか？？ また本番試験の不明点があれば解答いたします。 ※ 但し手元に過去問が揃い次第になりますので、ご了承願います。

つまさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ イメージ図（散布図）を描くことをお勧めします！！ データを視える化するにはExcel等のツールが必要です。 アナログで一目で分かるような公式（ツール）は私は存じ上げません。（もしかしたらあるかも！？） テスト以外のあらゆることに当てはまりますが、自分でイメージしやすい形にすることが何よりも重要だと思います。 それが難しい内容であればあるほど、実物を見たり動画をみたり、イメージ図を描いてみたりと。 別動画でも正規分布図から確率を求める問題を解説していますが、そこでもイメージ図を描くことを推奨しています！ ご参考になれば幸いです。

ありがとうございました。

押忍さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ お問合せありました第36回_問3_(16)(17)を解説します。 前提として(10)～(15)は回答しているものとします。 まず区間の数は文章問題の手順2で定義されているように 10ヶです。 すなわち区間は第1区間～第10区間まであります。 手順5では最初の区間、すなわち第1区間の下側境界値と上側境界値を求める問題でした。 （こちらの求め方は動画を見ていただければわかるかと思います。） これを動画の方法で計算すると、 第1区間の下側境界値： 6.125 第1区間の上側境界値： 6.155 となります。 今回知りたい箇所は最後の区間、すなわち第10区間の下側境界値と上側境界値です。 第10区間の下側境界値： 6.125 + (0.03×9）= 6.395 ⇒ 第1区間の下側境界値は6.125です。 　 区間の幅は0.03です。 　 まず第2区間の下側境界値を考えると6.155となります。（第1区間の下側境界値 + 区間幅 = 第1区間の上側境界値） 　 第3区間の下側境界値は6.155+0.03 　 第4区間の下側境界値は6.185+0.03 　 ・・・ 　 と地道に計算しても第10区間の下側境界値を求めることができます。 　 今回は第1区間→第10区間に区間が9区間あがっているため、単純に区間幅に9を掛けて計算しています。（0.03×9） 第10区間の上側境界値： 6.395 + 0.03 = 6.425 ⇒ 第10区間の上側境界値 = 第10区間の下側境界値 + 区間幅 となります。 以上、ご参考ただければ幸いです。 よろしくお願いいたします。

@@CropsCrewSeminar ありがとうございます！今から受けて合格してきます！！

押忍さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 昨日は試験でしたね！ 如何でしたでしょうか？？ また本番試験の不明点があれば解答いたします。 ※ 但し手元に過去問が揃い次第になりますので、ご了承願います。

なぎさん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 結論から申し上げると、 『使い分けはありません』 それぞれの職場（現場）の考え方によるものかと思います。 私が所属した職場では5Mを切り口にしていました。 またQCテキストによりますが、品質への影響し得る要因として4M + 測定（mesurement）= 5M で定義してあるところもあります。 テストでは4M + 測定（mesurement）= 5M と覚えていただくのが確実かと思います。 ご参考いただければ幸いです！

ことり南さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ ご質問合った公式というのは、u検定の検定推定量と区間推定の部分でよろしいでしょうか？ 動画では、分母が√σ^2/nになっていますね。 ことりさんがおっしゃているσ/√nと同じです！ √σ^2/nのルートを取ったものです。 σ^2はルートをかけるとσになります。 一方 nはルートをかけると√nとなります。 それを組み合わせてσ/√nです。 （√2^2 = 2 となるのと同じです） 以上、よろしくお願いいたします。

ごぼう男さん 動画のご視聴・コメントありがとうございます！ 正規分布から確率を求める問題は出題されることがあります。 詳細はvol.3のコメントにてご確認をよろしくお願いいたします。