層別化の使用は何ですか？

層別化は、特に管理において、プロセスの品質を検索するために使用されるツールです。その目的は、企業や機関の複雑な問題や状況における意思決定にデータを提供することです。.

層別化または層別抽出は、企業を分析および改善するための統計ツールです。それは調査、研究または他の情報源から得られる異なる段階またはセグメントで得られた大量のデータの分割に基づいています。.

大量のデータがソースから取得される場合は、処理が容易になり有用になるように、データを階層で分割する必要があります。.

層別情報源

以下に、必要な情報が得られるさまざまな階層の例をいくつか示します。

1） 設備および商品 それらが事務用機械、工業生産、輸送または施設または事務所の場合。また、社内での使用時期、モデル、テクノロジ、およびアプリケーション.

2） 通貨の変更 会社が購入または輸出する場合、会社が管理するさまざまな種類の通貨または変更が行われます。.

3） 部署： 人事は、会社が持っている各部門または部門によって分けられます。.

4） 従業員の特徴： 層別化されたサンプルは、性別、年齢層によって占められます。.

5） 生産： 生産スケジュール、生産方法、製品の種類、生産段階ごとの従業員数.

5） 在庫： 原材料の種類、供給業者、製品の種類、入庫日または倉庫の出庫日で区切ることができます。.

6） 時間と労働時間： 曜日、時間、休日など.

7） 調査： この場合、それは行われる協議の種類と含まれる質問によって異なります。回答者のタイプとその年齢または性別について、層別サンプリングを実行できます。他のカテゴリーの中でも、質問に対するさまざまな答えに対して、それらが肯定的、否定的、または答えがない場合.

まず、層別サンプリングを適用したい状況や問題を決定する必要があります。.

次に、どの供給元を層別化に使用するかを決定します。たとえば、会社の生産に関連する状況である場合は、生産元、在庫、および作業スケジュールを取ります。.

使用される階層を明確に知ることで、状況をよりよく知ることができるため、このステップは重要です。.

第三に、それは定義されたさまざまなソースから必要なデータを取得しています.

続いて、得られたデータの分析を実行する。この段階では、詳細に説明されている問題や状況を視覚化するために取得した階層内の会社の業務の流れを観察できます。.

分析プロセスを容易にするためにデータでグラフを作成することが重要です.

最後に、得られたデータを通して状況を分析した後、層別化プロセスの前に、問題を解決するためにとられるために可能な解決策または対策のグループが生成されます。.

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