Training objectives
- Utrwalenie i doskonalenie już posiadanych umiejętności w zakresie pracy w programie Minitab 18 i wykorzystania statystycznych narzędzi jakości.
- Zaprezentowanie możliwości programu Minitab 18 w zakresie narzędzi statystycznych wykorzystywanych przede wszystkim w doskonaleniu procesu (testy statystyczne, ANOVA, regresja, DOE), wprowadzenie do oceny niezawodności.
- Nabycie umiejętności przeprowadzania i interpretacji analiz statystycznych na poziomie zaawansowanym.
Dates and location
Downloads
Practical part estimated contribution: 65%
Duration time: 2 dni po 7 godz.
Scope and exercises
2. Hipotezy statystyczne (1). Testowanie hipotez statystycznych – przedstawienie od strony rachunkowej i interpretacyjnej podstawowych testów statystycznych. Testy parametryczne - test dla wartości średniej, testy na porównanie dwóch wartości średnich, test dla wariancji, test na porównanie dwóch wariancji, test frakcji, test na porównanie dwóch frakcji. Testy nieparametryczne - test Manna-Whitney’a.
- Przykłady, interpretacja wyników.
- Przykłady, interpretacja wyników.
4. Wprowadzenie do analizy wariancji (ANOVA) (1). ANOVA jako technika analizowania źródeł zmienności i oceny istotności wpływu wybranych parametrów na zachowanie. Charakterystyka modeli: jednoczynnikowa i wieloczynnikowa analiza wariancji. Modele ANOVA – model stały, model losowy. Rodzaje klasyfikacji – klasyfikacja krzyżowa, klasyfikacja hierarchiczna. Układy zrównoważone i niezrównoważone. Możliwości wykorzystania ANOVA.
5. Analiza wariancji (ANOVA) (2). Jednoczynnikowa analiza wariancji – procedury rachunkowe, interpretacja wyników. Weryfikacja założeń odnośnie możliwości stosowania ANOVA (normalność-graficzny test normalności, równość wariancji). Testy post-hoc do badania istotności różnic pomiędzy średnimi (najmniejszej istotnej różnicy Fishera (NIR), wielokrotnych porównań Tukeya, Dunetta). Nieparametryczna alternatywa jednoczynnikowej ANOVA – test Kruskala-Wallisa. Dwuczynnikowa ANOVA – procedury rachunkowe, interpretacja wyników (efekty główne, interakcje itd.). Bloki kompletnie zrandomizowane. Test Friedmana – nieparametryczna alternatywa bloków kompletnie zrandomizowanych. Wielowymiarowa ANOVA – wykorzystanie ogólnego modelu liniowego (GLM).
- Przykłady, interpretacja wyników.
6. Zależności statystyczne - analiza korelacji i regresji. Wprowadzenie – modele regresyjne (liniowe, nieliniowe sprowadzalne do liniowych, nieliniowe). Model liniowy – regresja liniowa z jedną zmienną objaśniającą; wyznaczanie i interpretacja współczynnika korelacji, współczynnik determinacji, wyznaczanie i interpretacja równania regresji liniowej (prosta regresji), ocena błędu oszacowania zmiennej wynikowej (y) na podstawie zmiennej objaśniającej (x). Regresja wielokrotna liniowa – dobór optymalnego równania regresji („na piechotę”, metoda dołączania, odrzucania, najlepszego podzbioru), ocena błędu oszacowania zmiennej wynikowej (y) na podstawie zmiennych objaśniających (x1, x2, x3 ...). Ocena poprawności modelu liniowego (analiza reszt, identyfikacja obserwacji izolowanych, ocena współliniowości ). Testy statystyczne towarzyszące analizie regresji i korelacji. Analiza wariancji (ANOVA) w odniesieniu do analizy regresji. Model nieliniowy – konstrukcja, weryfikacja poprawności, ocena własności prognostycznych. Grafika w analizie regresji.
- Przykłady, interpretacja wyników.
7. Planowania eksperymentu (DOE). Ogólne zasady planowania eksperymentu. Klasyfikacja i zasady doboru planu. Eksperyment czynnikowy - plany z pełnym zestawem doświadczeń, plany ułamkowe, plany Placketta-Burmana, - konstrukcja planu, interpretacja wyników, rozdzielczość planu, interakcje, efekty główne, optymalizacja ustawień ze względu na wynik (minimum, maksimum, target), wstęp do planów innych od czynnikowe. Narzędzia graficzne w DOE.
- Przykłady, interpretacja wyników.
8. Podsumowanie – zestawienie schematów rachunkowych w Minitabie, możliwości wykorzystania narzędzia Asystent, dyskusja.
- Podstawowa analiza statystyczna, operacje na danych, ocena zdolności, konstrukcja kart kontrolnych, analiza systemów pomiarowych – przypomnienie.
- Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne, moc testu – określenie liczności próbki.
- Analiza wariancji (ANOVA) – procedury rachunkowe dostępne w Minitabie, obliczenia, szczegółowa interpretacja wyników: Anova jednoczynnikowa, dwuczynnikowa, bloki kompletnie zrandomizowane, Anova trójczynnikowa, ogólny model liniowy (GLM), Anova zagnieżdżona.
- Test Kruskalla-Walisa (nieparametryczna alternatywa jednoczynnikowej ANOVA), test Friedmana (nieparametryczna alternatywa bloków kompletnie zrandomizowanych).
- Analiza regresji i korelacji – współczynnik korelacji, regresja liniowa, regresja wielokrotna liniowa, dobór najlepszego równania regresji, regresja w analizie stabilności (ustalanie okresów gwarancyjnych). Obliczenia, prezentacja graficzna szczegółowa interpretacja.
- Wybrane metody planowania eksperymentu (DOE): plan z pełnym zestawem doświadczeń, plan ułamkowy, plan eliminacyjny Placketta-Burmana. Obliczenia, prezentacja graficzna, reguły interpretacyjne, optymalizacja wyniku.
Zalecenia dla Uczestników:
- Znajomość podstaw statystycznej analizy danych i obsługi programu Minitab (niekoniecznie w wersji Minitab 18).
- Odbycie podstawowego szkolenia z zakresu obsługi programu Minitab (niekoniecznie w wersji Minitab 18).
Benefits for participant
- Lepiej wykorzystywać możliwości środowiska Minitab 18 w zakresie rachunkowym.
- Przeprowadzać analizy rachunkowe za pomocą programu Minitab 18 i interpretować wyniki w zakresie metod statystycznych w doskonaleniu procesów (testy statystyczne, ANOVA, regresja i korelacja, DOE – eksperyment czynnikowy).
- Jakie są nowe możliwości pracy i analizy statystycznej w środowisku Minitab 18 w porównaniu z wcześniejszymi wersjami programu.
- Gdzie – w odniesieniu do jakiej problematyki - mogą znaleźć zastosowanie narzędzia statystyczne oferowane w programie Minitab 18, w jak sposób funkcjonują narzędzia statystycznej analizy danych na kolejnych etapach algorytmu doskonalenia DMAIC.
- Jakie są zasady wyboru narzędzi statystycznych przede wszystkim w zakresie doskonalenia procesu w odniesieniu do postawionego problemu i dysponowanych danych – kiedy i w jaki sposób zastosować określoną metodę analizy statystycznej.
Recipients
- specjaliści ds. jakości, inżynierowie jakości,
- liderzy i członkowie zespołów realizujących projekty doskonalące,
- pracownicy działów R&D.
Participants opinions
"Doskonałe szkolenie z Minitab 19 - materiał przydatny w pracy zawodowej."
"Wysoka komunikatywność prowadzącego i chęć pomocy (również poza szkoleniem)."
"Kompleksowe podejście do tematu, wszystko zrozumiałem."
"Prowadzący z bardzo dużą wiedzą."
"Bardzo profesjonalny trener. Wysokie kompetencje i doświadczenie."
"Doskonały wykładowca merytorycznie i personalnie."
"Kompetencje trenera, zwięźle i na temat. Jedno z najlepszych szkoleń na jakich byłem."
"Prowadzący bardzo kompetentny, bardzo szeroka wiedza i świetne przykłady."
"Bardzo wysoka fachowość trenera."
"Szeroki zakres tematyki z zastosowaniem statystyki."
Additional information
Cena szkolenia obejmuje:
- udział w szkoleniu,
- materiały w formie papierowej, segregator, notatnik, długopis,
- bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych,
- certyfikat uczestnictwa w szkoleniu,
- możliwość bezpłatnych 3-miesięcznych konsultacji po szkoleniu,
- obiady, przerwy kawowe oraz słodki poczęstunek
Nearest open trainings:
Are you looking for
different date, city
and have at least 4 participants?
Ask for possibilities
Related products
Related trainings
Need help?
Open trainings
Closed trainings
