STAT-U-P

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

Minitab

Cele szkolenia

• Prezentacja środowiska Minitab 18 – technika pracy, możliwości statystycznej analizy danych.
• Przedstawienie możliwości wykorzystania programu Minitab 18 w zakresie analiz statystycznych przeprowadzanych
w sektorze zarządzania, usługach oraz procesach transakcyjnych.
• Nabycie umiejętności przygotowania danych (Minitab 18), przeprowadzenia analizy statystycznej (Minitab 18)
i interpretacji wyników analizy.

Symbol szkolenia

STAT-U-P

Terminy i miejsce

Dokumenty do pobrania

Karta zgłoszeń Katalog szkoleń otwartych TQMsoft 2025 I

Szacunkowy udział części praktycznej: 65%

Czas trwania: 2 dni po 7 godz.

Program i ćwiczenia

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.

Ćwiczenia:

Wszystkie ćwiczenia wykonywane są za pomocą programu Minitab 18.

Przygotowanie danych do analizy, operacje na danych, dostosowanie programu Minitab 18 do potrzeb Użytkownika.
Statystyczna analiza danych: obliczanie i interpretacja podstawowych parametrów statystycznych (średnia, mediana, rozstęp, odchylenie standardowe itp.), identyfikacja wyników izolowanych (outliers), konstrukcja i interpretacja histogramu, weryfikacja normalności rozkładu.
Graficzna analiza danych.
Monitorwanie, ocena stabilności procesów usługowych/transakcyjnych za pomocą techniki kart kontrolnych -konstrukcja, prowadzenie i interpretacja wybranych kart kontrolnych: karta wartości średniej i rozstępu, karta pojedynczych wartości i ruchomego rozstępu, karty p, np, c, u. Konstrukcja kart kontrolnych w przypadku procesów z trendem. (np. trendem wzrastającym sprzedaży).
Testowanie wybranych hipotez statystycznych.
Narzędzia statystyczne w prognozowaniu – wygładzanie danych, ocena wahań sezonowych, analiza trendu, podstawy analizy regresji.
Narzędzia rozwiązywania problemów – analiza Pareto, diagram przyczynowo-skutkowych.
Analizy statystyczne danych z wykorzystaniem narzędzia Asystent.

Korzyści dla uczestnika

?Uczestnik nauczy się:

Pracy w środowisku programu Minitab 18.
Wykonywania analiz statystycznych w programie Minitab 18 w zakresie narzędzi statystycznych użytecznych w zarzadzaniu, usługach i procesach transakcyjnych.
Interpretacji wyników analiz statystycznych.

Uczestnik dowie się:

Jakie są możliwości wykorzystania programu Minitab 18 w zakresie analizy statystycznej.
Jakie metody statystyczne można wykorzystać do lepszego prowadzenia i doskonalenia procesów zarządzania, procesów usługowych i transakcyjnych.
W jaki sposób przygotować dane do analizy, jakiej metody w odniesieniu do analizowanego problemu użyć.
Na co należy zwrócić uwagę podczas interpretacji wyników analizy, jak uniknąć błędnej interpretacji danych.

Zdobyte kwalifikacje/umiejętności:

Znajomość problematyki wykorzystania narzędzi statystycznych do pozyskania informacji na temat procesów zarządzania, usługowych i transakcyjnych.
Umiejętność przeprowadzenia analiz statystycznych za pomocą programu Minitab 18 i interpretacji wyników analizy.