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共通原因と特殊原因は、ウォルター・A・シューハートとW・エドワーズ・デミングの統計的思考と手法で定義されているように、プロセスにおける変動の2つの異なる原因です。簡単に言うと、「共通原因」（自然パターンとも呼ばれる）は、システムにおける通常の、歴史的に見て定量化可能な変動であり、「特殊原因」は、これまで観察されたことのない、異常で定量化できない変動です。
この区別は統計学の哲学と確率論の哲学において根本的なものであり、これらの問題に対する異なる扱いは確率解釈の古典的な問題であり、1703年にはゴットフリート・ライプニッツによって認識され議論されてきた。長年にわたり、様々な代替名称が用いられてきた。この区別は、経済学者のフランク・ナイト、ジョン・メイナード・ケインズ、GLS・シャックルらの思想において特に重要であった。
1703年、ヤコブ・ベルヌーイはゴットフリート・ライプニッツに手紙を書き、数学と確率をギャンブルに応用するという共通の関心事について話し合った。ベルヌーイは、墓石から死亡率データを収集し、当時の慣習に従って、現在20歳の男性が60歳の男性より長生きする確率を計算できるかどうかを推測した。ライプニッツは、それは不可能だろうと答えた。
自然界は、出来事の繰り返しによって生じるパターンを確立してきたが、それはあくまで大部分においてのみである。新たな病気が人類を襲うため、死体を使ってどれだけ実験を重ねても、それによって出来事の性質に限界を設け、将来的に変化が生じないようにすることはできない。
これは、少なくとも頻度に関しては、ある程度の変動は予測可能であるという中心的な考え方を捉えている。この共通原因による変動は、経験ベースから明らかである。しかし、新たな、予期せぬ、出現した、あるいはこれまで無視されてきた現象（例えば「新疾病」）は、過去の経験ベースの範囲外の変動をもたらす。シューハートとデミングは、このような特殊原因による変動は、発生頻度や深刻度に関して根本的に予測不可能であると主張した。
ジョン・メイナード・ケインズは、次のように述べて、特殊原因変動の重要性を強調した。
「不確実な」知識とは、単に確実なことと可能性のあることを区別することではありません。ルーレットゲームは、この意味では不確実性の対象ではありません。私がこの用語を使うのは、ヨーロッパでの戦争の見通し、20年後の銅の価格と金利、あるいは新しい発明品の陳腐化などが不確実であるという意味です。これらの事柄については、いかなる計算可能な確率を形成するための科学的根拠も存在しません。私たちはただ知らないだけなのです。
共通原因変異の特徴は以下のとおりです。
完全にバランスの取れたルーレットの結果は、共通原因変動の良い例です。共通原因変動とは、システム内部のノイズのことです。
ウォルター A. シューハートは当初、偶然の原因という用語を使用していた。[ 1 ]共通原因という用語は、 1947 年にハリー アルパートによって造語された。ウェスタン エレクトリック社は、自然パターンという用語を使用していた。[ 2 ]シューハートは、共通原因による変動のみを特徴とするプロセスを統計的に制御されていると呼んだ。この用語は、安定していて予測可能であるというフレーズを好む現代の統計学者によって否定されている。
特殊原因変動の特徴は以下のとおりです。
特殊原因による変動は常に予期せぬ形で現れる。それはシステム内部におけるシグナルである。
ウォルター・A・シューハートは当初「割り当て可能な原因」という用語を使用した。[ 3 ]「特別な原因」という用語はW・エドワーズ・デミングによって造語された。ウェスタン・エレクトリック社は「不自然なパターン」という用語を使用した。[ 2 ]
特殊原因故障とは、部品やプロセスを変更することで修正できる故障のことである。一方、共通原因故障はシステム内のノイズに相当し、故障を防ぐための具体的な対策を講じることはできない。
ハリー・アルパートは次のように述べている。
ある刑務所で暴動が発生した。当局者と社会学者は、その刑務所に関する詳細な報告書を作成し、なぜ、どのようにして暴動がここで起きたのかを徹底的に説明したが、原因は大多数の刑務所に共通するものであり、暴動はどこでも起こり得たという事実を無視していた。
アルパートは、極端な結果に対して反応し、それを重大なものと捉えたくなる誘惑があることを認識している。たとえその原因が多くの状況に共通しており、発生を取り巻く特異な状況が単なる偶然の結果であったとしてもだ。このような行動は経営において多くの影響を及ぼし、往々にして場当たり的な介入につながり、結果として望ましくない結果のばらつきと頻度を増大させるだけである。
頻度確率の枠組みでは、特殊原因の将来の発生に確率を付与できるプロセスは存在しない。ベイズ的アプローチではそのような確率を指定できるのか、という疑問が生じるかもしれない。特殊原因による変動の存在は、ケインズとデミングをベイズ確率への関心へと導いたが、彼らの研究から正式な統合は生まれなかった。シューハート＝デミング学派の統計学者のほとんどは、特殊原因は経験にも現在の思考にも組み込まれていない（だからこそ驚きとして現れるのだ。その事前確率は無視され、事実上ゼロの値が割り当てられている）ため、主観的確率は実際には絶望的に不適切に較正される運命にあるという見解をとっている。
上記のライプニッツの引用から、サンプリングに関する示唆があることはすぐに明らかです。デミングは、あらゆる予測活動において、母集団は将来の出来事の集合であり、標本抽出枠は必然的に過去の出来事のサブセットであると指摘しました。デミングは、特殊原因による変動の存在が認められると、母集団と標本抽出枠の分離性は本質的に問題となり、このような状況での確率論や従来の統計学の一般的な使用を否定しました。彼は、この困難を分析的統計研究と列挙的統計研究の区別として明確にしました。
シューハートは、特殊原因変動の影響を受けるプロセスは本質的に予測不可能であるため、通常の確率的手法では特殊原因変動と共通原因変動を区別できないと主張した。彼は、これら2種類の変動を区別するための統計的手法として管理図を開発した。デミングとシューハートはともに、プロセスの統計的管理状態を評価する手段として、また予測の基礎として、管理図を推奨した。
そして、それを基に確率論を構築しようとした。
共通モード故障は、工学においてはより具体的な意味を持ちます。これは、統計的に独立していない事象を指します。システムの複数の部分での故障は、単一の故障、特に環境条件や経年劣化によるランダムな故障によって引き起こされる可能性があります。たとえば、消火スプリンクラーシステムのすべてのポンプが1つの部屋に設置されている場合を考えてみましょう。部屋がポンプの動作に適さないほど高温になると、1つの原因（部屋の熱）によって、すべてのポンプがほぼ同時に故障します。[ 6 ]別の例としては、電源の故障が供給ラインにノイズを注入し、複数のサブシステムで故障を引き起こす電子システムがあります。
これは、複数の冗長チャネルを使用する安全性が重要なシステムにおいて特に重要です。あるサブシステムの故障確率がpである場合、 Nチャネルシステムの故障確率はp Nになると予想されます。しかし、実際には、故障確率は統計的に独立ではないため、はるかに高くなります。たとえば、電離放射線や電磁干渉(EMI) がすべてのチャネルに影響を与える可能性があります。[ 7 ]
冗長性の原理は、コンポーネントの故障事象が統計的に独立している場合、それらが同時に発生する確率は倍増するというものです。[ 8 ]したがって、たとえば、システムのコンポーネントの故障確率が年間1000分の1である場合、2つのコンポーネントが同時に故障する確率は、2つの事象が統計的に独立している限り、年間100万分の1になります。この原理は、コンポーネントの冗長化戦略を支持します。この戦略が実装されている場所の1つはRAID 1で、2つのハードディスクがコンピュータのデータを冗長的に保存します。
しかし、それでもシステムには多くの一般的な故障モードが存在する可能性があります。例えば、オンラインストアで購入した2台のディスクをコンピュータにインストールした場合のRAID1の一般的な故障モードを考えてみましょう。
また、2つのコンポーネントの故障事象が統計的に最大限依存している場合、両方のコンポーネントが同時に故障する確率は、それぞれが個別に故障する確率と同一になります。このような場合、冗長性の利点は失われます。共通モード故障を回避するための戦略としては、冗長コンポーネントを物理的に隔離することが挙げられます。
隔離を伴う冗長性の好例は原子力発電所である。[ 9 ] [ 10 ]新しいABWRには3つの緊急炉心冷却システムがあり、それぞれに独自の発電機とポンプがあり、それぞれが他のシステムから隔離されている。新しい欧州加圧水型原子炉には2つの格納建屋があり、一方が他方の内側にある。しかし、ここでも共通モード故障が発生する可能性がある（例えば、福島第一原子力発電所では、東北地方太平洋沖地震で主電源が遮断され、その後、タービンホールの地下を浸水させた津波によって13基のバックアップディーゼル発電機がすべて同時に停止した）。
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