昨日の続きに補足したい。
最近の企業、コストダウンを徹底しないと成り立たないせいか、なりふり構わずコスト重視である。乾いた手ぬぐいから水を絞ると言わないまでも、その知恵のない企業は偽装しても儲けようとする。経営者は必死だから自然トップダウンが強くなる。
だが良く考えると、トップダウンの一方通行では、カウンター・ディスコースという反対意見は聞かれる雰囲気ではない。もともと人の意見を聞かない経営者が偽装するのに体制建て直しのトップダウンがまた始まるのでは、直るものも直らないのは当然である。
さて、今回は品質管理の基本である統計的方法がなぜ活用されないのか、考えたい。
統計的方法はある仮設のもとにデータを集め、仮説を検証する。仮説が検証されない時、取るべき仮説を対立仮説というが、これをあらかじめ決めておく。
最近思うような結果が得られないと、がっかりして初めから考えようとすることが多いのに気がついた。
対立仮説という発想がないから、でた結論で問題の所在が絞り込めたとおもわないのである。だから、データの改竄が起こる。
全ては無知からおきることである。
人間もっと謙虚になって、真実を求めたいものだ。
もともと、統計的方法は技術的に解決できない問題を客観的に検証する手段である。
データの解析から明らかになったことも、技術的解釈が出来なければ仮説にしか過ぎない。
もっと謙虚になろう。
そうすれば解決できる問題の可能性が広がるに違いない。
最近の企業、コストダウンを徹底しないと成り立たないせいか、なりふり構わずコスト重視である。乾いた手ぬぐいから水を絞ると言わないまでも、その知恵のない企業は偽装しても儲けようとする。経営者は必死だから自然トップダウンが強くなる。
だが良く考えると、トップダウンの一方通行では、カウンター・ディスコースという反対意見は聞かれる雰囲気ではない。もともと人の意見を聞かない経営者が偽装するのに体制建て直しのトップダウンがまた始まるのでは、直るものも直らないのは当然である。
さて、今回は品質管理の基本である統計的方法がなぜ活用されないのか、考えたい。
統計的方法はある仮設のもとにデータを集め、仮説を検証する。仮説が検証されない時、取るべき仮説を対立仮説というが、これをあらかじめ決めておく。
最近思うような結果が得られないと、がっかりして初めから考えようとすることが多いのに気がついた。
対立仮説という発想がないから、でた結論で問題の所在が絞り込めたとおもわないのである。だから、データの改竄が起こる。
全ては無知からおきることである。
人間もっと謙虚になって、真実を求めたいものだ。
もともと、統計的方法は技術的に解決できない問題を客観的に検証する手段である。
データの解析から明らかになったことも、技術的解釈が出来なければ仮説にしか過ぎない。
もっと謙虚になろう。
そうすれば解決できる問題の可能性が広がるに違いない。