ばらつきの法則（Law of Variation）は、統計学や品質管理において重要な原理です。この法則によれば、同じプロセスや現象を複数回測定した際に、測定値や結果がばらつくことがあるとされています。
具体的には、同じ条件下で複数回の測定や試行を行った場合、得られる結果は一定の範囲内でばらつきを示すことがあります。ばらつきの原因はさまざまですが、測定の誤差、サンプリングのばらつき、外部要因の影響などが考えられます。
ばらつきの法則は、統計学や品質管理においてデータの解釈や品質改善の判断に役立ちます。例えば、製品の製造プロセスやサービスの提供において、測定結果のばらつきが大きい場合、品質の安定性や一貫性に問題がある可能性があります。品質改善のためには、ばらつきの原因を特定し、その要因を除去または制御することが重要です。
また、統計学的な解析や予測においても、ばらつきの法則は考慮されます。データのばらつきを正確に評価し、信頼性のある統計的推論や予測モデルを構築するために、ばらつきの法則を適切に取り入れる必要があります。
