正解はBです。2##¹。DOEでは、n個の因子を2つの水準で扱う完全要因実験には2#回の実験が必要です。
半分割デザインでは、これらの実行回数のちょうど半分を使用するため、実行回数は次のようになります。
(1/2)(2#) = 2##¹
CSSBBの資料では、これらを2水準部分因子計画法と定義し、部分計画法は最も重要な因子効果を把握しながら実験回数を減らすために用いられると説明しています。これは、あらゆる処理組み合わせを実行することなく効率的にプロセスを最適化するためにDOEがよく用いられるため、シックスシグマ改善フェーズの標準的な概念です。
他の選択肢は、異なる設計サイズを表しています。2# は完全な要因計画です。2##² は 4分の1 の割合、2##³ は 8分の1 の割合になります。したがって、問題で n 個の要因を持つ 2 水準設計の 2 分の 1 の割合の実行が具体的に求められている場合、正しい数式は 2##¹ です。これにより、選択肢 B が正解となります。

学習と成長の視点が正解です。従業員の満足度、欠勤率、離職率は、組織の能力、文化、発展、長期的な業績に直接結びついた人材関連の指標だからです。バランススコアカードのフレームワークでは、学習と成長の視点は、従業員のスキル、トレーニング、士気、エンゲージメント、リーダーシップ開発、知識システムなど、将来の改善を可能にするインフラストラクチャを捉えます。これらは、内部プロセスがどれだけうまく機能するか、そして最終的には顧客と財務結果がどれだけうまく機能するかに影響を与えるため、先行指標または予測指標とみなされます。従業員の不満や離職率が高い場合、組織は生産性の低下、サービス品質の低下、イノベーションの減少、プロセスパフォーマンスの不安定化を経験する可能性があります。財務および顧客指標は通常、遅行指標ですが、内部ビジネスプロセス指標は業務のパフォーマンスを追跡します。学習と成長のカテゴリーは、これらの結果を推進する人材と能力基盤を扱います。したがって、提示されたKPIはバランススコアカードの学習と成長の視点に関連する予測指標であるため、正解はDです。

指数分布が正解です。指数分布は正に歪んでおり、多くの観測値が低い値付近に集中し、右方向に長い裾野が伸びています。このような分布では、平均値は裾野によって右方向に引っ張られるため、平均値より低い観測値の方が高い観測値よりも多くなります。これは、対称で平均値の周りに均等に分布するガウス分布とは異なります。二項分布と超幾何分布は、パラメータによって形状が異なる場合がありますが、一般的には質問で説明されている特定の特性によって識別されることはありません。シックスシグマ測定フェーズのアプリケーションでは、指数分布は待ち時間、イベント間の時間、信頼性タイプのプロセスと関連付けられることがよくあります。指数分布の形状は右に大きく歪んでいるため、平均値は正規分布のようにデータの中央値ではありません。このため、質問の記述は指数分布の特徴を表しています。したがって、正解はBの指数分布です。指数分布は歪んだ形状をしており、大多数の観測値が平均値より下に位置し、比較的少数の高い値が分布を右側に広げるからです。