正解はDです。「請求書の処理に時間がかかりすぎる」。CSSBBの資料によると、優れた問題記述は、チームが改善したい問題を詳細に記述し、影響を受ける測定可能な項目、ビジネスへの影響、パフォーマンスのギャップなど、できるだけ具体的に説明する必要があります。また、チームが解決策について性急な結論を出さないように、記述は中立的であるべきだとされています。
選択肢Dが最も適切です。なぜなら、請求書の処理時間が長すぎるという、測定可能なプロセスパフォーマンスの問題を的確に表現しているからです。これは、サイクルタイムデータ、ベースライン指標、およびビジネスへの影響によって定量化できます。一方、選択肢AとCは、分析が行われる前に解決策を提示しています。「部門には計画ツールが必要だ」とか「プロセスを自動化する必要がある」と言うのは、問題の客観的な表現ではなく、解決策の提案です。選択肢Bも曖昧で測定が明確ではないため、適切ではありません。CSSBBプロジェクトの定義では、まず客観的なパフォーマンスの観点からギャップを明確にし、その後で原因と解決策を特定する必要があります。したがって、Dが最も効果的な問題記述と言えます。

正解はBです。独立性のカイ二乗検定では、帰無仮説は変数が独立していると主張し、対立仮説は変数が依存している、つまり関連していると主張します。判定は、計算されたカイ二乗統計量を、適切な自由度と有意水準の臨界値と比較することによって行われます。検定統計量が臨界値を超えると、帰無仮説は棄却され、変数間に依存関係があるという証拠が示されます。この問題では、示されている臨界値は11.07であり、正しい結論は帰無仮説を棄却し、変数は依存していると結論付けることです。この種の分析は、シックスシグマ分析フェーズにおいて、ブラックベルトが、欠陥カテゴリと機械、シフトと結果、サプライヤーと適合結果など、カテゴリ変数に関連性があるかどうかを調べる際に重要です。
正しい解釈は、チームが根本原因の調査に役立つ可能性のある重要な関連性を特定するのに役立ちます。したがって、正解はBです。なぜなら、テスト結果は独立性を否定し、変数間に依存関係があると結論づけることを裏付けているからです。