複雑なサプライチェーン管理において、タイムリーに製品を配送することが重要な成功のカギとなります。サプライヤーのパフォーマンスを評価するには、データに基づくインサイトが必要です。業界をリードする統計ソフトウェア、Minitabは強力ながらも使いやすいソリューションを提供します。このブログでは、Minitabの2-Proportion Testを使用して、サプライヤーAとサプライヤーBという2社のサプライヤーの配送遅延率を分析する方法について説明します。データを掘り下げ、2-Proportion Testを実施して、どのサプライヤーの配送遅延率が最も高いか理解することが目標です。
2-Proportion Testとは
統計分野における必要不可欠なツール、Minitabの2-Proportion Testを使用すると、2集団の比率を比較して、それらが有意に異なるかどうかを見極めることができます。今回、集団はサプライヤーAとサプライヤーBの配送遅延率を示します。
基盤を作る：仮説
分析を実行する前に、仮説を定義しましょう。
- 帰無仮説（H0）：サプライヤーAとサプライヤーBの配送遅延率に有意な差は存在しない。
- 対立仮説（Ha）：サプライヤーAとサプライヤーBの配送遅延率には有意な差が存在する。
データを明らかにする
分析は次のデータに基づきます。
- サプライヤーA：総配送数 = 1160、配送遅延の数 = 140
- サプライヤーB：総配送数 = 1169、配送遅延の数 = 115
これらのデータポイントに基づき（Minitabのサポートなしで）、対立仮説が正しいと推定できます。サプライヤーAの配送遅延率は12％、サプライヤーBの配送遅延率は9.8％とすることもできます。
サプライヤーまたは顧客との関係に影響を与えるビジネスの意思決定を下す前に、データをテストしましょう。
Minitabで2-Proportion Testを実行する
ステップ1：Minitabを開いて「統計」>「基本統計」>「二項…」に移動し、2-Proportion Testのダイアログボックスを開きます。
ステップ2：ダイアログボックスにデータを入力します。
- サプライヤーAの「事象数」（配送遅延の数） = 140
- サプライヤーAの「試行数」（総配送数） = 1160
- サプライヤーBでも同じことを繰り返す
ステップ3：有意水準を選択して、対立仮説を指定します。最もよく見られる（および許容できる）信頼水準は95％です。つまり、間違いが許される可能性は5％のみだということです。
ステップ４：「OK」をクリックして結果を生成します。
結果を解釈する
Minitabは、テストの統計、P値、信頼区間を含む重要な知見を提供します。重点が置かれるのはP値です。P値とはピボットの指標で、帰無仮説が有効であると仮定した場合、観測されているように特異な結果が得られる確率を測定します。
結論を出す
選択した有意水準（0.05）を使用してP値を比較した結果、次のような結論が出ます。
- P値が0.05未満の場合：帰無仮説を棄却できます。配送遅延率に有意な差が存在します。
- P値が0.05以上の場合：帰無仮説を棄却できません。配送遅延率に有意な差はないということが明らかになります。
結論
Minitabで2-Proportion Testを実施した結果、P値が0.05以上であることがわかりました。つまり「帰無仮説を棄却できない」ということです。簡単に言うと、サプライヤーAの配送遅延率とサプライヤーBの配送遅延率には有意な差があるとする統計的な証拠は見つかりませんでした。ということは、これらのサプライヤーのどちらかの配送遅延率が高いと結論づけることはできません。
十分な情報に基づく選択を強化する
Minitabの2-Proportion Testでは、サプライヤーのパフォーマンスに対して公平な評価を下すことができます。こうした証拠に基づく知見があれば、サプライヤーの選択や管理において十分な情報を得た上で意思決定できます。Minitabの分析能力によって複雑なサプライチェーン管理を成功させ、データに基づく効率性や卓越性を実現できます。
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