Minitab dla zaawansowanych [SPC, ANOVA, metoda, analiza, statystyczna, MTB-D]
Szkolenie jest DOTOWANE z Unii Europejskiej.
- Kategoria
- ZARZÄ„DZANIE JAKOÅšCIÄ„
- Typ szkolenia
- otwarte
- Profil uczestników
- - Specjaliści ds. jakości, inżynierowie jakości, - Liderzy i członkowie zespołów realizujących projekty doskonalące, - Pracownicy działów R&D.
- Program
CELE SZKOLENIA
• Utrwalenie i doskonalenie już posiadanych umiejÄ™tnoÅ›ci w zakresie pracy w programie Minitab 18 i wykorzystania statystycznych narzÄ™dzi jakoÅ›ci.
• Zaprezentowanie możliwoÅ›ci programu Minitab 18 w zakresie narzÄ™dzi statystycznych wykorzystywanych przede wszystkim w doskonaleniu procesu (testy statystyczne, ANOVA, regresja, DOE), wprowadzenie do oceny niezawodnoÅ›ci.
• Nabycie umiejÄ™tnoÅ›ci przeprowadzania i interpretacji analiz statystycznych na poziomie zaawansowanym.
PROGRAM I ĆWICZENIA1. Repetytorium. Krótkie przypomnienie podstawowych zagadnieÅ„ ze statystyki i wykorzystania Minitaba: parametry opisowe, graficzna prezentacja danych, rozkÅ‚ad normalny, graficzne testy zgodnoÅ›ci z postulowanym rozkÅ‚adem, identyfikacja rozkÅ‚adu, ocena zdolnoÅ›ci procesu, karty kontrolne, kwalifikacja systemów pomiarowych.
2. Hipotezy statystyczne (1). Testowanie hipotez statystycznych – przedstawienie od strony rachunkowej i interpretacyjnej podstawowych testów statystycznych. Testy parametryczne - test dla wartoÅ›ci Å›redniej, testy na porównanie dwóch wartoÅ›ci Å›rednich, test dla wariancji, test na porównanie dwóch wariancji, test frakcji, test na porównanie dwóch frakcji. Testy nieparametryczne - test Manna-Whitney’a. PrzykÅ‚ady, interpretacja wyników.
3. Hipotezy statystyczne (2). Krzywa mocy testu, dobór licznoÅ›ci próbki ( power and sample size) – test dla wartoÅ›ci Å›redniej, testy na porównanie dwóch wartoÅ›ci Å›rednich, test frakcji, test na porównanie dwóch frakcji. PrzykÅ‚ady, interpretacja wyników.4. Wprowadzenie do analizy wariancji (ANOVA) (1). ANOVA jako technika analizowania źródeÅ‚ zmiennoÅ›ci i oceny istotnoÅ›ci wpÅ‚ywu wybranych parametrów na zachowanie. Charakterystyka modeli: jednoczynnikowa i wieloczynnikowa analiza wariancji. Modele ANOVA – model staÅ‚y, model losowy. Rodzaje klasyfikacji – klasyfikacja krzyżowa, klasyfikacja hierarchiczna. UkÅ‚ady zrównoważone i niezrównoważone. MożliwoÅ›ci wykorzystania ANOVA.
5. Analiza wariancji (ANOVA) (2). Jednoczynnikowa analiza wariancji – procedury rachunkowe, interpretacja wyników. Weryfikacja zaÅ‚ożeÅ„ odnoÅ›nie możliwoÅ›ci stosowania ANOVA (normalność-graficzny test normalnoÅ›ci, równość wariancji). Testy post-hoc do badania istotnoÅ›ci różnic pomiÄ™dzy Å›rednimi (najmniejszej istotnej różnicy Fishera (NIR), wielokrotnych porównaÅ„ Tukeya, Dunetta). Nieparametryczna alternatywa jednoczynnikowej ANOVA – test Kruskala-Wallisa. Dwuczynnikowa ANOVA – procedury rachunkowe, interpretacja wyników (efekty gÅ‚ówne, interakcje itd.). Bloki kompletnie zrandomizowane. Test Friedmana – nieparametryczna alternatywa bloków kompletnie zrandomizowanych. Wielowymiarowa ANOVA – wykorzystanie ogólnego modelu liniowego (GLM). PrzykÅ‚ady, interpretacja wyników.
6. ZależnoÅ›ci statystyczne - analiza korelacji i regresji. Wprowadzenie – modele regresyjne (liniowe, nieliniowe sprowadzalne do liniowych, nieliniowe). Model liniowy – regresja liniowa z jednÄ… zmiennÄ… objaÅ›niajÄ…cÄ…; wyznaczanie i interpretacja wspóÅ‚czynnika korelacji, wspóÅ‚czynnik determinacji, wyznaczanie i interpretacja równania regresji liniowej (prosta regresji), ocena bÅ‚Ä™du oszacowania zmiennej wynikowej (y) na podstawie zmiennej objaÅ›niajÄ…cej (x). Regresja wielokrotna liniowa – dobór optymalnego równania regresji („na piechotÄ™”, metoda doÅ‚Ä…czania, odrzucania, najlepszego podzbioru), ocena bÅ‚Ä™du oszacowania zmiennej wynikowej (y) na podstawie zmiennych objaÅ›niajÄ…cych (x1, x2, x3 ...). Ocena poprawnoÅ›ci modelu liniowego (analiza reszt, identyfikacja obserwacji izolowanych, ocena wspóÅ‚liniowoÅ›ci ).Testy statystyczne towarzyszÄ…ce analizie regresji i korelacji. Analiza wariancji (ANOVA) w odniesieniu do analizy regresji. Model nieliniowy – konstrukcja, weryfikacja poprawnoÅ›ci, ocena wÅ‚asnoÅ›ci prognostycznych. Grafika w analizie regresji. PrzykÅ‚ady, interpretacja wyników.
7. Planowania eksperymentu (DOE). Ogólne zasady planowania eksperymentu. Klasyfikacja i zasady doboru planu. Eksperyment czynnikowy - plany z peÅ‚nym zestawem doÅ›wiadczeÅ„, plany uÅ‚amkowe, plany Placketta-Burmana, - konstrukcja planu, interpretacja wyników, rozdzielczość planu, interakcje, efekty gÅ‚ówne, optymalizacja ustawieÅ„ ze wzglÄ™du na wynik (minimum, maksimum, target), wstÄ™p do planów innych od czynnikowe. NarzÄ™dzia graficzne w DOE. PrzykÅ‚ady, interpretacja wyników.
8. Podsumowanie – Zestawienie schematów rachunkowych w Minitabie, możliwoÅ›ci wykorzystania narzÄ™dzia Asystent, dyskusja.
Ćwiczenia:
Wszystkie ćwiczenia wykonywane sÄ… za pomocÄ… programu Minitab 18- Podstawowa analiza statystyczna, operacje na danych, ocena zdolnoÅ›ci, konstrukcja kart kontrolnych, analiza systemów pomiarowych – przypomnienie.
- Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne, moc testu – okreÅ›lenie licznoÅ›ci próbki.
- Analiza wariancji (ANOVA) – procedury rachunkowe dostÄ™pne w Minitabie, obliczenia, szczegóÅ‚owa 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 – wspóÅ‚czynnik korelacji, regresja liniowa, regresja wielokrotna liniowa, dobór najlepszego równania regresji, regresja w analizie stabilnoÅ›ci (ustalanie okresów gwarancyjnych). Obliczenia, prezentacja graficzna szczegóÅ‚owa 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).
- ProwadzÄ…cy
- trener TQMsoft, specjalista
- Forma
- otwarta lub zamknieta (na życzenie Klienta) Szkolenie ilustrowane przykładami, symulacjami, ćwiczeniami w grupach.
- Czas trwania
- 2 dni po 7 godzin
- Termin / Lokalizacja
-
- 24.06.2019 / Kraków
- 26.08.2019 / Kraków
- 02.12.2019 / Kraków
- Cena
- 1850 PLN netto/os
- W cenÄ™ wliczono
- Cena szkolenia obejmuje: szkolenie, materiały, certyfikat uczestnictwa w szkoleniu, obiady, słodki poczęstunek, możliwość bezpłatnych, krótkich konsultacji do 3 miesięcy po szkoleniu oraz bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych w systemie Biblioteka TQMsoft.
- Zdobyta wiedza
- Uczestnik nauczy się: - 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). Uczestnik dowie się: -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.
- Certyfikaty
- Certyfikat uczestnictwa w szkoleniu TQMsoft