データをある共通した属性でグループ化して、それらのグループを比較することで特徴を見出し、改善へつなげようとする方法です。
層別はグループ化の観点で、グループ化した後の比較にはヒストグラムや面積グラフ等、そのグループ比較に適したグラフを使用します。
ある工場で毎週5000個の部品を作成して、不良品が50個あったとします。月曜から金曜までの各曜日で発生した不良品の数を調べ、曜日によって不良品数に大きな差があれば、その曜日の作業に不良品を生む原因があることが推測されます。
全体の不良品率は50/5000=1%なので、月曜から金曜までの曜日でもそれぞれ0.2%前後であれば曜日に要因が無いことが分かり、逆に特定の曜日だけ%の値が大きい場合、曜日に要因があることが分かります。
層別により問題の要因がある箇所を絞り込むことができるので、問題の特定を進めることができます。
層別に使用される属性に決まりはありませんが、一般にこれらのものから適したものを選んで層別します。
時間による層別
・時間帯（午前午後、勤務シフト）…その時間に関わる人や装置、外部要因などを絞り込める
・曜日…特定の曜日で行われる事柄、曜日に属する人や装置、外部要因などを絞り込める
・季節…気温や湿度、人の季節変動などの要因を絞り込める
人による層別
・個人…個人個人を直接比較することで、特定個人に要因を絞り込める
・経験年数…ある年数に固有の問題や、一定年数を超すまで解消されない問題を絞り込める
・習得技能…習得技能が及ぼす影響を絞り込める
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