층화 다이어그램
이 문서에서는 계층화 차트의 정의와 용도에 대해 설명합니다. 또한 층화 다이어그램을 만드는 방법과 이러한 유형의 다이어그램의 예를 볼 수 있습니다.
계층화 차트란 무엇입니까?
계층화 차트는 데이터를 계층 또는 그룹별로 분류한 차트입니다. 간단히 말하면, 계층화 차트는 정보를 더 잘 분석하기 위해 공통된 특성을 가진 그룹으로 정보를 분리한 차트입니다.
계층화 차트는 여러 그룹을 단일 차트에서 평가할 수 있기 때문에 품질 관리에 자주 사용됩니다. 또한 다양한 그룹을 시각적으로 비교할 수 있습니다.
예를 들어, 계층화 차트를 사용하여 시간에 따른 회사 매출의 변화를 나타내고 이를 위치별로 구분할 수 있습니다. 이를 통해 가장 많이 판매되는 매장을 알 수 있습니다.
품질 관리에서 계층화 차트는 인력, 기계, 제품 유형, 시간 등에 따라 중요한 품질 특성과 별도의 정보를 평가하는 데 널리 사용됩니다. 실제로 계층화 차트는 기본적인 품질 도구 중 하나로 간주됩니다.
계층화 차트를 만드는 방법
층화 다이어그램을 작성하기 위해 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.
- 분석하려는 품질 특성, 즉 계층화 다이어그램에 표시될 정보를 정의합니다.
- 계층화 요인을 선택하고 해당 요인을 기준으로 데이터를 분리합니다.
- 이전 단계에서 얻은 각 지층에 대한 데이터를 그래프로 표시합니다. 서로 다른 그룹은 비교하기 쉽도록 표시되어야 합니다. 일반적으로 히스토그램, 막대 차트 또는 산점도가 사용됩니다.
- 다이어그램의 다양한 지층을 비교하여 결과 계층화 다이어그램을 분석합니다.
- 이전 분석에서 결론을 도출하고 연구된 프로세스 또는 제품의 품질을 개선하기 위한 결정을 내립니다.
층화 차트 예
계층화 차트의 정의를 확인한 후에는 이것이 어떻게 수행되는지에 대한 해결 사례를 살펴보고 개념 이해를 마무리하겠습니다.
- 한 산업 회사가 자사 제품의 품질에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 이를 위해 4일 연속 생산된 불량 제품에 대한 데이터를 수집했습니다. 수집된 정보를 바탕으로 계층화 다이어그램을 만듭니다.
이 경우 계층화 다이어그램의 계층은 기계가 되므로 결함이 있는 단위를 생산한 기계에 따라 분리하여 표시합니다.
이 경우 모든 데이터를 표시하기 위해 막대 차트를 사용했습니다. 막대는 날짜별로 구분되었으며 높이는 불량품 수에 따라 다릅니다. 또한 각 막대는 해당 기계에 따라 다른 색상으로 칠해졌습니다.
계층화 다이어그램에서 기계 1이 매일 더 많은 불량품을 생산한다는 것을 알 수 있습니다. 게다가 넷째날은 불량품이 가장 많이 생산된 날이다.
결론적으로, 데이터를 기계별로 분리했다는 사실 덕분에 기계 1이 결함이 가장 많은 제품을 생산하는 기계이므로 먼저 검토해야 하는 기계라는 것을 알 수 있습니다.
보시다시피 계층화 차트는 막대형 차트와 비슷하지만 추가 분석을 위해 데이터가 그룹으로 분리됩니다.
적층 포인트 클라우드
층화는 막대 차트뿐만 아니라 다른 유형의 차트 에도 적용할 수 있습니다. 따라서 품질 관리에서 분산형 다이어그램은 일반적으로 더 잘 분석할 수 있도록 계층화됩니다.
다음 예를 살펴보세요. 첫째, 일련의 데이터를 분산형 다이어그램으로 결합하여 표현했습니다. 보다 정확하게는 해당 인구의 주민이 급여에 따라 지출하는 월별 지출에 해당합니다.
첫째, 그래프 데이터를 통해 개인의 월 지출이 월급과 관련이 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 따라서 이 두 통계 변수는 양의 상관 관계를 갖습니다. 하나의 값이 증가하면 다른 변수도 증가하기 때문입니다.
그러나 데이터는 응답자의 연령에 따라 계층화될 수도 있습니다. 따라서 동일한 그래프에서 35세 미만의 사람에 속한 데이터를 한 가지 색상으로 표시하고, 반면에 35세 이상의 사람에 해당하는 데이터를 다른 색상으로 표시할 수 있습니다.
데이터를 계층별로 분리함으로써 우리는 다른 결론에 도달했습니다. 35세 미만은 월급이 올라갈수록 지출이 늘어나지만, 35세 이상에서는 월급별 지출 변동폭이 훨씬 적다. 이는 노년층이 은퇴를 생각할 때 더 보수적이고 저축을 더 많이 하는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다.
품질 오버레이의 이점
품질 관리에서 다이어그램에 데이터를 계층화하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 계층화 차트를 사용하면 데이터를 그래픽으로 시각화하고 다양한 계층이 무엇인지 빠르게 확인할 수 있습니다.
- 다양한 데이터 그룹을 쉽게 비교할 수 있습니다.
- 정보를 계층으로 분리함으로써 데이터를 분석하고 결론을 도출할 수 있습니다.
- 일반적으로 계층화된 차트에 데이터를 표시할 때 더 정확한 결론이 도출되기 때문에 더 나은 결정이 내려집니다.
논리적으로, 층화 다이어그램은 실제로 서로 다른 지층이 존재하는 경우에만 만들어질 수 있습니다. 모든 관측치가 동일한 특성을 갖는 경우 데이터 세트를 분리하는 것은 실용적이지 않습니다.