経営者は、不確実性に直面して意思決定を下すための補助として統計を使用します。統計は、売上予測、設備投資プロジェクトの財務分析、新製品の利益予測の構築、生産数量の設定、および製品の品質を判断するためのサンプリング分析の作成に使用できます。統計を使用することで、根拠のない事実に基づいて決定を下すのではなく、複雑な状況に関する実際のデータを得ることができます。
パフォーマンス測定
統計の一般的な用途はパフォーマンスの測定です。たとえば、少数の製品単位についてのデータを収集して、生産のバッチ全体の品質レベルについて見積もることができます。これは統計サンプリングと呼ばれ、バッチを受け入れるか拒否するかを決定するために使用されます。もう1つの用途は、労働者が希望する生産性基準を満たしているかどうかを調べるために、従業員の生産高を分析することです。そうでない場合は、設備の改善、作業環境の変更、またはコミュニケーションの改善などの調整が必要になる可能性があります。
予測
マネージャは過去のデータを分析して統計的傾向を見つけ、将来について予測します。たとえば、特定の経済状況下での将来の売上高を見積もるために、販売されたすべての製品の過去の売上を分析することができます。次に、これらの予測は生産スケジュールの設定に使用されます。
例として、大豆を植えるのかトウモロコシを植えるのかを決めなければならない農家を考えてみましょう。もちろん、農家は、悪天候または悪天候下で生産されるブッシェルの数を最大にしたいと考えています。各気象条件には一定の発生確率があります。過去のデータを分析すると、特定の地域のさまざまな気象パターンで生産された大豆またはトウモロコシの量がわかります。この統計モデルから、農家はどの製品を植えるべきかについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
リスク/投資収益率
新しい設備投資プロジェクトの目的は、投資収益率を最適化し、リスクを最小限に抑えることです。統計的手法により、管理者はさまざまな経済環境下でプロジェクトを評価し、消費者の好みや競争の強さを変えることができます。
市場調査
企業は市場調査や新製品開発に統計を使用します。彼らは、市場での受け入れと提案された製品の可能性を測るために消費者の無作為調査を行います。管理者は、製品に対する需要が十分にあるかどうかを知りたがっています。製品を開発し、最終的にそれを生産するためのプラントを建設するためにお金を使うことを正当化するのに十分な需要がありますか？統計分析から、製品が成功するのに必要な売上高を決定するために損益分岐点モデルが構築されます。
統計使用の制限
意思決定に統計を使用することは有用ですが、それには限界があります。たとえば、市場調査で使用されるサンプルのサイズは要因です。より大きなサンプルはより良い品質の結果を生み出しますが、より大きなサンプルはより多くの費用がかかり、収益を減少させる法則に敏感です。これは、予算に対してより正確な結果を得るためのコストと時間的制約の間の古典的なトレードオフです。
履歴データを使用して予測のための統計モデルを構築しても、市場における因果関係の変化は考慮されません。経済環境は常に変化しており、消費者の行動や嗜好も変化しています。管理者はこれらの変化を認識し、それを自らの決定に取り入れる必要があります。
適切に使用されると、統計的方法は意思決定プロセスをはるかに容易にします。しかし、統計の応用は芸術でも科学でもあり、決断を下すための唯一の根拠として使われるべきではありません。統計分析の結果を解釈する際には、あなた自身の実際の経験や数学モデルに組み込まれていないその他の定性的要因に基づいて判断してください。
