移動平均のデータに関する考慮事項

確実に有効な結果が得られるようにするため、データを収集し、分析を行い、結果を解釈する際には、次のガイドラインを考慮してください。

時系列順にデータを記録する

時系列データは一定期間に収集され、時間順に記録されます。収集されたときと同じ順序でワークシート内に記録する必要があります。データが時系列の順序に並んでいない場合、時間に関するデータパターンを評価できません。ただし、散布図を使用して、連続変数のペアの間の関係を調査することはできます。

トレンドまたはパターンを評価するには、十分な量のデータを収集します。

データ内のトレンドやパターンを完全に評価できるように、十分な量のデータを収集します。たとえば、観測するパターンが長期的なパターンを示し、短期的には異常があることを確認するには十分なデータが必要になります。

適切な時間間隔でデータを収集する

見つけ出すパターンに基づいて期間を選択します。たとえば、工程の月次パターンを調べるには、月ごとに同じ期間のデータを収集します。各週のデータを収集すると、週ごとのデータに含まれる「雑音」のせいで、各月のパターンが見えなくなる可能性があります。各四半期のデータを収集した場合も、各月のパターンは四半期内に平均化されてしまい、失われる可能性があります。

ただし、時間経過に伴うデータの一般的なトレンドやシフトのみを確認し、特定の時間間隔に関連するパターンを見るのでなければ、間隔の長さはそれほど重要ではありません。

データにはトレンドと季節成分のどちらもない

移動平均の長さを季節サイクルの長さに設定した場合、移動平均を季節パターンと共に使用できます。ただし、データにトレンドはあっても季節成分がない場合は、トレンド分析または二重指数平滑化を使用することもできます。データに季節成分があり、トレンドがあるかまたはない場合は、分解またはWinterの方法を使用します。