Metody statystyczne w zarządzaniu i usługach z wykorzystaniem MINITAB 18 - poziom podstawowy

1. Ogólna charakterystyka programu Minitab 18.
Interfejs użytkownika – menu, pasek narzędzi, okno arkusza danych, okno sesji. Arkusz danych: wprowadzanie danych (typy danych: numeryczny, tekstowy, data, waluta), definiowanie i posługiwanie się stałymi oraz tablicami. operacje na danych (łączenie, dzielenie, itp.), formatowanie kolumn, import, eksport, obsługiwane formaty. Definiowanie i praca z projektami, zarządzanie projektem (menadżer projektu). Ochrona danych i projektu. Przygotowywanie raportu. Drukowanie okna sesji, okna arkusza danych, raportu. Zbiory: .MTW – arkusz danych, MPJ – projekt, MTB – zbiór do autoegzekwowania, . MAC – makrodefinicja. Sposoby pracy z Minitabem (tryb podstawowy, tryb interaktywny). Dostosowanie programu do potrzeb użytkownika (podstawowe opcje) – definiowanie katalogu roboczego, katalogu makr, definiowanie domyślnych procedur rachunkowych, itd. Help w Mimitabie.
Narzędzia Minitaba: File (New, Open Project, Save Project, Save Project As, Project Description, Open Worksheet, Save Current Worksheet, Save Current Worksheets As, Open Graph, Save Session Window As, Print Session Window, Print Setup), Tools (Options, Toolbars, File Security), Editor (Format Column, Column, Worksheet), Project Manager (Ctrl-I).

2. Podstawy statystycznej analizy danych – parametry (statystyki) opisowe, wizualizacja danych.
Statystyka opisowa/matematyczna. Populacja/próbka mała, próbka duża. Obliczanie i interpretacja podstawowych parametrów opisowych (statystyk): miary położenia – średnia, mediana, miary pozycji – kwartale, miary kształtu – skośność, kurtoza, miary rozrzutu – rozstęp, odchylenie standardowe), współczynnik zmienności. Identyfikacja błędów grubych tj. tzw. wyników odskakujących (izolowanych) – testy Grubbsa, Dixona. Graficzna prezentacja danych – histogram, wykres słupkowy, wykres pudełkowy (boxplot), wykres indywidualnych wartości, wykres łodyga-liście, wykres kołowy („torcikowy”). Dokładność analizy statystycznej – przedziały ufności. Praca z oknami graficznymi – modyfikacja opcji standardowych, łączenie okien graficznych, eksport okien graficznych (dostępne formaty zapisu wykresów: . jpg, .bmp itd.).
Narzędzia Minitaba: Stat-Basic Statistics (Display Descriptive Statistics, Store Descriptive Statistics, Graphical Summary, Outliers Test), Calc (Column Statistics, Row Statistics), Graph (Histogram, Dotplot, Stem-and-Leaf, Boxplot, Interval Plot, Individual Value Plot, Bar Chart, Pie Chart).

3. Wykorzystanie rozkładu normalnego w analizach statystycznych.
Rozkład empiryczny (histogram) vs. Rozkład teoretyczny. Znaczenie rozkładu normalnego. Graficzny test normalności, testy normalności: Anderson-Darling, Ryan-Joiner, Kołmogorov-Smirnov . Graficzna prezentacja rozkładu normalnego. Reguła trzech odchyleń standardowych i jej możliwe wykorzystania. Obliczenia na podstawie rozkładu normalnego – udział (frakcja) realizacji w określonym zakresie itd.
Narzędzia Minitaba: Stat-Basic Statistics (Display Descriptive Statistics, Normality Test), Graph (Histogram (with fit), Probability Plot, Probability Distribution Plot), Calc (Probability Distributions).

 
4. Statystyczne sterowanie procesem  (SPC) – wybrane zagadnienia.
Proces jako przetwarzanie wejść w wyjście (transakcyjny, usługowy itd.). Zmienność procesu – przyczyny przypadkowe/szczególne zmienności. Proces stabilny/rozregulowany. Techniki monitorowania zachowania się procesu w czasie – karta przebiegu procesu (run chart), karty kontrolne. Karty kontrolne jako narzędzie weryfikacji stabilności procesu/ spełniania oczekiwań -  idea, metody konstrukcji , ogólne zasady posługiwania się kartami kontrolnymi, jak skonstruować dobrą kartę kontrolną. Czułość tj. zdolność do detekcji zmian w procesie. Konstrukcja i interpretacja wybranych kart kontrolnych. Karty dla parametrów mierzalnych - karta wartości średniej i rozstępu/odchylenia standardowego, karta pojedynczych obserwacji i ruchomego rozstępu. Karty dla danych atrybutowych (tj. w przypadku oceny alternatywnej): karty frakcji jednostek niezgodnych p, liczby jednostek niezgodnych np,  liczby niezgodności c oraz liczby niezgodności w odniesieniu do jednostki u. Karty p-Laney’a, u-Laney’a. Karty w przypadku procesów charakteryzujących się trendem.
Narzędzia Minitaba: Stat-Quality Tools (Run Chart), Control Charts (Variables Charts for Subgroups, Variables Charts for Individuals, Attributes Charts).

5. Wybrane metody prognozowania statystycznego.
Charakterystyka i funkcjonowanie podstawowych statystycznych modeli prognozowania – szeregi czasowe (trend, wygładzanie danych, wahania sezonowe, współzależność), modele regresyjne (liniowy i inne). Zachowanie się analizowanego parametru w funkcji czasu. Analiza trendu (model liniowy, wielomianowy, wykładniczy, inne). Metoda ruchomej średniej (MA), dekompozycja, wahania sezonowe.
Narzędzia Minitaba: Stat-Quality Tools (Run Chart), Time Series (Time Series Plot, Trend Analysis, Decomposition, Moving Average).

6. Podstawowe testy statystyczne.
Zasady wnioskowania statystycznego. Testy parametryczne - test dla wartości średniej, testy na porównanie dwóch wartości średnich, test par skojarzonych, test dla wariancji, test na porównanie dwóch wariancji , test frakcji , test na porównanie dwóch frakcji, test liczby niezgodności, test na porównanie dwóch liczb niezgodności.
Narzędzia Minitaba: Stat-Basic Statistics (1-Sample Z, 1-Sample t, 2-Sample-t, Paired t, 1 Variance, 2 Variances 1 Proportion, 2 Proportions, 1 Sample Poisson Rate, 2 Sample Poisson Rate).

7. Six Sigma z Minitabem.
Aktywacja paska DMAIC. „Rozpisanie” procedur Minitaba według algorytmu doskonalenia DMAIC. Obliczanie podstawowych statystycznych miar jakości w Six Sigma: DPU, DPO, DPMO, sigma quality level.
Narzędzia Minitaba: Tools (Manager Profiles), Calc (Calculator).

8. Varia – czyli jeszcze trochę techniki w zakresie obsługi programu oraz statystyki.
Operacje na danych: kopiowanie typu kolumna do kolumny (bez/z warunkiem wyboru), definiowanie „stosu” (składanie wielu kolumn w jedną), definiowanie podzbioru, dzielenie danych wg warunku logicznego, łączenie danych, wybór/wykluczanie danych z analizy poprzez warunek logiczny/graficznie z wykorzystaniem „pędzla”, zmiana typu danych, sortowanie, podstawy kodowania, „zaciąganie” danych z Excela. Wstęp do modelowania statystycznego – generowanie liczb pseudolosowych. Zasada Pareto – konstrukcja histogramu Pareto i krzywej Pareto-Lorentza (dane nie pogrupowane/pogrupowane). Konstrukcja diagramu przyczynowo-skutkowego („rybiej ości”). Przedziały tolerancji naturalnej procesu. Podstawy pracy w trybie interaktywnym. Posługiwanie się gotowymi makrodefinicjami.
Narzędzia Minitaba: Data (Subset Worksheet, Split Worksheet, Merge Worksheets, Copy, Stack, Sort, Change Data Type, Code), Calc (Set Base, Random Data), Stat-Quality Tools (Pareto Chart, Cause-and-Effect, Tolerance Intervals), Editor (Enable Commands).

9. Minitab Assistant – nie tylko rachunki ale także interpretacja (dwa w jednym!).
Graficzna analiza danych. Konstrukcja i interpretacja kart kontrolnych. Testowanie hipotez statystycznych. Analiza regresji. 
Narzędzia Minitaba: Assistant (Graphical Analysis, Hypothesis Tests, Regression, Control Charts).

10. Podsumowanie.
Minitab 18 w literaturze i internecie, dyskusja.

 

Wszystkie ćwiczenia wykonywane są za pomocą programu Minitab 18.