Ces articles vous décrivent des méthodes d'analyse de données avec Minitab utiles à l'amélioration de la qualité. Les thèmes abordés sont les suivants : gestion des projets Six Sigma, généralités, statistiques élémentaires, régression et ANOVA, DOE (plan d'expériences), cartes de contrôle et outils de la qualité.
Généralités
- Peut-on se fier aux prévisions météorologiques?
Compte tenu de tous les facteurs susceptibles d'influencer le climat, la météorologie est sans conteste un processus complexe pouvant subir de nombreuses variations. Michelle Paret et Eston Martz, septembre 2011 -
- Exécution d'une simulation de Monte-Carlo
Cet article explique comment utiliser Minitab Statistical Software pour exécuter une simulation de Monte-Carlo, méthode souvent utilisée en DFSS (Design For Six Sigma). Bruno Scibilia, Lettre d'information Minitab, novembre 2009. -
- Lancer de dés et anniversaires : compréhension du théorème central limite
L'un des plus importants concepts statistiques à connaître est le théorème central limite. Cet article le décrit et l'explicite à l'aide d'exemples courants comme le lancer de dés et les anniversaires des joueurs de la Ligue majeure de baseball. Michelle Paret et Eston Martz, Lettre d'information Minitab, août 2009. -
- Douceurs statistiques : l'exemple des M&M's
L'apprentissage des statistiques n'est pas toujours une partie de plaisir. Mais si vous ajoutez des M&M's aux cours, ceux-ci deviennent plus ludiques. Cet article révèle comment les M&M's peuvent permettre aux élèves de comprendre comment s'appliquent les statistiques avec le logiciel Minitab Statistical Software. Michelle Paret et Eston Martz, Lettre d'information de Minitab, août 2008. -
- Exhibit A: du logiciel de statistiques Minitab, pièces utiles d'un procès
Lisez ce compte rendu plutôt divertissant sur la façon dont un client a utilisé notre logiciel statistique pour gagner son procès et économiser 5 000 dollars lorsque l'acheteur de sa maison l'a poursuivi pour des dommages survenus après la conclusion de la vente. Tony Coray, Lettre d'information de Minitab, juin 2002 -
- Comment apprivoiser les statistiques
Découvrez comment des personnes réfractaires aux statistiques parviennent à acquérir les compétences et la confiance nécessaires pour analyser des données d'amélioration de la qualité avec les cours en mode e-Learning proposés pas Minitab. Michelle Paret et Eston Martz, Quality Magazine, mars 2009. -
Statistiques élémentaires
- Droites de Henry et tests de normalité
Les droites de Henry sont souvent utilisées pour estimer, visuellement, la non-normalité d'un ensemble de données. L'un des problèmes auxquels sont confrontées les personnes qui ne connaissent pas les diagrammes de probabilité est l'expérience pratique nécessaire pour les interpréter avec un certain degré de confiance. Une mesure objective de la droiture d'un diagramme de probabilité serait utile, notamment pour les élèves qui débutent leur formation en statistiques. -
- Idées reçues sur la distribution normale
Cet article présente trois idées fausses concernant l'utilisation de la loi normale, en théorie et en pratique. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, mai 2003 -
- Pourquoi "rejeter" l'hypothèse nulle
Cet article présente une erreur fréquemment rencontrée lors de l'utilisation des tests d'hypothèse. Keith M. Bower et James A. Colton, Six Sigma Forum - American Society for Quality, juillet 2003 -
- Idées reçues sur les intervalles de confiance
Cet article révèle trois idées fausses concernant l'utilisation des intervalles de confiance. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, juillet 2003 -
- Test t à un échantillon à l'aide du logiciel de statistiques de Minitab
Cet article examine les hypothèses et interprète les résultats fournis par le test t à un échantillon. Une étude de cas est utilisée pour montrer la relation entre la valeur de p et les intervalles de confiance. Keith M. Bower, KeepingTAB #33, octobre 2000 -
- Test t à deux échantillons et test aléatoire
Dans cet article, l'auteur examine des situations dans lesquelles le test t à deux échantillons peut être considéré comme robuste selon certaines hypothèses, y compris la normalité. Il illustre la procédure de test du caractère aléatoire à l'aide d'un exemple hypothétique. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, juin 2003 -
- Test t pour données appariées à l'aide du logiciel de statistiques Minitab
Cet article décrit la procédure du test t pour données appariées en présence d'une dépendance entre deux populations. Le propos est illustré par une expérience réalisée sur l'usure de pneus à l'aide de deux méthodes de mesure distinctes (chaque pneu de l'étude satisfaisant aux deux méthodologies). Les hypothèses, les résultats et les conclusions de cette étude réelle sont illustrés à l'aide du logiciel de statistiques Minitab. Keith M. Bower, Scientific Computing & Instrumentation, février 2001 -
- Taille de l'échantillon pour un test à une proportion
Découvrez comment utiliser la fonction Puissance et effectif de l'échantillon de Minitab pour le test d'une proportion. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (Lettre d'information de l'ISSSP), février 2002 -
- Conditions d'applicabilité du test exact de Fisher
Cet article étudie la relation entre le test du Khi deux de Karl Pearson et le test exact de R.A. Fisher. L'auteur y décrit une situation dans laquelle le test du Khi deux peut ne pas être approprié. Keith M. Bower, ASQ Six Sigma Forum Magazine, août 2003, Vol. 2, N° 4 -
- Outils Puissance et effectif de l'échantillon de Minitab
Les outils Puissance et effectif de l'échantillon de Minitab Statistical Software peuvent vous indiquer le volume de données nécessaire pour que vous puissiez être sûr de vos résultats. Michelle Paret et Eston Martz, Lettre d'information de Minitab, janvier 2011
- Minitab Statistical Software
- Statistiques élémentaires
- Analyse de données d'enquête avec Minitab : distribution de fréquences, tableaux à entrées multiples et tests d'hypothèse
Cet article présente plusieurs outils simples de Minitab Statistical Software utiles pour interpréter vos données d'enquête avec précision. Michelle Paret et Eston Martz, Minitab News, lettre d'information de Minitab, février 2011 -
- Approfondissez vos données d'enquête avec Minitab : tests t à 2 échantillons, tests à proportions, ANOVA et régression
Cet article présente des techniques plus sophistiquées, notamment des tests t à 2 échantillons, des tests à proportions, des ANOVA et des analyses de régression qui permettent d'étudier davantage les données. Michelle Paret et Eston Martz, Lettre d'information de Minitab, mars 2011. -
Régression et ANOVA
- Les avantages de l'outil de régression générale de Minitab.
Le concept de régression n'est pas nouveau. Toutefois, en simplifiant l'intégration des variables continues et de catégorie, la spécification des termes d’interaction et des termes polynomiaux, ainsi que la transformation de la réponse à l'aide de la transformation de Box-Cox, l'outil de régression générale proposé par Minitab 16 permet à tout un chacun de tirer parti des avantages de cette puissante technique statistique en toute simplicité. Eston Martz et Michelle Paret, Lettre d'information de Minitab, septembre 2010
- Minitab Statistical Software
- Régression et ANOVA
- Idées reçues au sujet de R2
Cet article examine les idées fausses fréquemment rencontrées à propos du test R2. Les fichiers de données du logiciel de statistiques Minitab (fichiers MTW) présentent des concepts et des exemples issus de cet article. James A. Colton et Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (Lettre d'information de l'ISSSP), août 2002 -
- Utilisation des variables indicatrices dans l'analyse de régression
Cet article évoque l'utilisation de variables indicatrices dans des analyses de régression linéaire simples et multiples. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (Lettre d'information de l'ISSSP), novembre 2001 -
- Modélisation et interprétation des interactions dans la régression multiple
Cet article décrit une méthode de création d'interactions dans des modèles de régression multiples. Elle produit des variables d'interaction non liées aux variables de composante et aux variables d'interaction de niveau inférieur. Par essence, cette méthode est une orthogonalisation de Gram-Schmidt qui utilise des procédures de régression standard, ne nécessitant aucun programme spécial ni aucun programme dédié avant l'exécution de l'analyse. -
- Analyse de la variance (ANOVA) à l'aide du logiciel de statistiques Minitab
Cet article vous donne des conseils pour réaliser des analyses de variance (ANOVA) et examine un exemple détaillé d'analyse basée sur le logiciel de statistiques Minitab. Keith M. Bower, Scientific Computing & Instrumentation, février 2000 -
DOE (plan d'expériences)
- Comment éviter les biais de l'erreur moyenne quadratique dans les plans d'expériences
Cet article examine les causes et les conséquences des biais dans le carré moyen de l'erreur, et fournit des suggestions pour la détection et la correction des biais. James A. Colton, Scientific Computing & Instrumentation, avril 2004 -
- Chemin de la plus forte inclinaison pour les plans en parcelles divisées
Cet article examine le chemin de la plus forte inclinaison utilisé dans les plans en parcelles divisées (split-plot designs dans la version anglaise du logiciel). Il présente trois méthodes de calcul des coordonnées le long de la trajectoire. Scott M. Kowalski, Connie M. Borror et Douglas C. Montgomery, Journal of Quality Technology, janvier 2005, Vol. 37, N° 1 -
- Comment analyser un plan en parcelles divisées
Cet article indique, à l'aide d'un cas réel, comment définir et analyser correctement un plan en parcelles divisées (split-plot designs dans la version anglaise du logiciel). Il examine également la façon dont les deux estimations d'erreur expérimentale requises dans les plans en parcelles divisées sont calculées et utilisées pour déterminer les facteurs importants. Kevin J. Potcner et Scott M. Kowalski, Quality Progress, décembre 2004 -
- Comment reconnaître un plan en parcelles divisées
Cet article décrit les plans d'expériences en parcelles divisées (split-plot designs dans la version anglaise du logiciel), couramment utilisés avec des facteurs difficiles à changer, en comparaison avec les plans d'expériences entièrement aléatoires. Les trois exemples réels présentés décrivent quand et comment utiliser des plans en parcelles divisées. L'article montre également comment l'analyse de ce type de plans diffère des plans entièrement aléatoires. Scott M. Kowalski et Kevin J. Potcner, Quality Progress, novembre 2003 -
Cartes de contrôle
- La carte G dans Minitab Statistical Software
Cet article présente des rappels théoriques, des applicatifs et des informations techniques concernant la mise en oeuvre, dans Minitab 16 Statistical Software, de la carte G développée par James Benneyan. Dr. Terry Ziemer, SIXSIGMA Intelligence, novembre 2011 -
- A la une : entretien avec David Laney
David Laney a appliqué les enseignements d'experts reconnus tels que Fisher, Deming et Wheeler, entre autres, et a fini par changer notre façon de considérer les cartes P et U. Lorsque nous avons envisagé d'intégrer ces nouvelles fonctions dans le logiciel de statistiques Minitab, nous nous sommes entretenus avec David Laney, entretien au cours duquel nous avons évoqué ses inspirations et les cartes P’ et U’, qui portent son nom. Greg Fox et Eston Martz, octobre 2011
- Minitab Statistical Software
- Cartes de contrôle
- Maîtriser les procédés
Lisez cette étude de cas pour comprendre l'impact de sous-groupes créés de façon inappropriée sur les cartes de contrôle d'un fabricant, et donc sur l'évaluation de ses processus. Michelle Paret et Paul Sheehy, Quality Canada, juin 2009 -
- Cartes CUSUM pour détecter des changements minimes
Dans cet article, l'auteur examine l'utilisation du diagramme Somme cumulée (CUSUM), un outil utile pour détecter des petits changements dans un procédé. Cet article fait appel à une macro Minitab téléchargable en ligne à la page du catalogue de macros Minitab. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, mai 2001 -
- Cartes de contrôle EWMA
Cet article examine la carte de contrôle à moyenne mobile et à pondération exponentielle (EWMA). Outre la présentation des concepts de la carte EWMA, l'article fournit un exemple d'utilisation pour détecter un petit changement de procédé. Keith M. Bower, Ingénieur des procédés Asie-Pacifique, octobre 2000 -
Outils de la qualité
- Etudes développées de R&R de l'instrumentation dans Minitab
Les études de R&R de l'instrumentation peuvent vous indiquer si votre système de mesure produit des données auxquelles vous pouvez vous fier, mais des exigences trop strictes au niveau des données ainsi que d'autres limitations peuvent compliquer l'analyse des études de R&R de l'instrumentation, où les facteurs importants peuvent ne pas être tous pris en compte. Avec l'étude développée de R&R de l'instrumentation dans Minitab 16 Statistical Software, ces problèmes ne sont plus d'actualité. Patrick North, novembre 2010
- Minitab Statistical Software
- Outils de la qualité
- Déterminez la fiabilité de votre système de mesures
Pour améliorer un procédé, vous avez besoin de données fiables. Votre système de mesure fournit-il des données sur lesquelles vous pouvez compter ? Pour le découvrir, utilisez l'étude R&R de l'instrumentation et la carte d'essais de l'instrumentation de Minitab. Michelle Paret, Quality Magazine, mars 2008 -
- L'identification de la loi de distribution de vos données indispensable à votre analyse
La connaissance de la distribution de vos données est essentielle pour le choix de la méthode statistique appropriée. Découvrez comment l'identification de loi individuelle de Minitab peut vous aider à déterminer rapidement la distribution de vos données, de sorte que vous puissiez effectuer ce choix critique. Ingénieur Asie-Pacifique, décembre 2007 -
- Modélisation de données non normales à l'aide du logiciel de statistiques Minitab
Avec un fournisseur de tantale en guise d'exemple, cet article explique comment démontrer la stabilité et la capabilité d'un procédé pour des caractéristiques de qualité non-normales. Louis Johnson, R&D Magazine, août 2007, Vol. 49, N° 8 -
- Méthode d'amélioration de vos contrôles qualité
Cet article présente "The Six Step Method for Inspection Improvement", une méthode en six étapes d'amélioration de la prise de décision lors de du contrôle qualité visuel des pièces fabriquées. Ce processus est illustré dans une étude de cas de la Hitchiner Manufacturing Company, Inc., un fabricant de pièces métalliques de précision qui a mis en oeuvre cette méthode avec succès. Louis Johnson, Six Sigma Forum - American Society for Quality, mai 2007 -
- Analyse du système de mesure pour données continues
Cet article examine la relation entre les analyses de système de mesure menées dans l'industrie et les analyses réalisées dans le secteur tertiaire ou les activités transactionnelles. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, décembre 2003 -
- Analyse du système de mesure et tests destructifs
Cet article aborde l'utilisation d'un plan emboîté dans une analyse de système de mesure avec tests destructifs. Il inclut une présentation des hypothèses de modèle et examine les résultats à partir d'un exemple pratique. Douglas Gorman et Keith M. Bower, ASQ Six Sigma Forum Magazine, août 2002, Vol. 1, N° 4 -
- Analyse du système de mesure pour données d'attribut
Cet article présente deux statistiques à utiliser dans une étude de système de mesure impliquant des réponses d'attribut via Minitab version 13.31. La principale différence entre le kappa et le coefficient de concordance de Kendall est évoquée. Keith M. Bower, KeepingTAB #35 (Lettre d'information de Minitab), février 2002 -
- Estimation de la fiabilité des données à l'aide de l'étude R&R de l'instrumentation
Présente l'étude R&R (répétabilité et reproductibilité) de l'instrumentation grâce aux fonctionnalités de Minitab. Après un bref rappel théorique sur l'ANOVA, les résultats associés à un exemple sont analysés et interprétés d'un point de vue pratique, en tenant compte des normes applicables à l'industrie. Keith M. Bower et Michelle E. Touchton, Ingénieurs des procédés Asie-Pacifique, avril 2001 -
- Analyse de capabilité, ou d'aptitude à l'aide du logiciel de statistiques Minitab : Première partie
Article en deux parties : cette partie évoque les hypothèses et l'interprétation des analyses de capabilité, notamment les valeurs Cp, Cpk ainsi que le "Sigma". Dans cet article, l'hypothèse de normalité des données de l'exemple est acceptée. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, janvier 2001 -
- Analyse de capabilité, ou d'aptitude à l'aide du logiciel de statistiques Minitab : Seconde partie
Article en deux parties : cette partie aborde l'analyse de capabilité lors du traitement d'un procédé susceptible de ne pas être correctement modélisé par une loi normale. La transformation des données est examinée à l'aide de la technique de Box-Cox et de l'ajustement d'une loi de Weibull. L'auteur propose une méthodologie permettant de faire un choix entre les deux techniques dans la pratique, basée sur les diagrammes de probabilité et la statistique d'Anderson-Darling. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, mars 2001 -
- Réduction des coûts de contrôle qualité à l'aide des plans d'échantillonnage
Découvrez comment les plans d'échantillonnage du logiciel de statistiques Minitab peuvent rendre vos contrôles qualité plus efficaces en vous aidant à déterminer le nombre approprié de pièces à inspecter. Janet Gess et Michelle Paret, Ingénieurs Asie-Pacifique, décembre 2008 -
Gestion des projets Six Sigma
- Dans quelle mesure les Belts, acteurs de la démarche Lean Six Sigma, doivent-ils connaître et maîtriser les statistiques appliquées ?
Cet article de Paul Sheehy, formateur au sein de la société Minitab Inc., aborde dans cette brève les différences dans la façon d'enseigner les statistiques aux Green Belts et Black Belts Six Sigma d'une entreprise à l'autre, et identifie les sept fonctionnalités statistiques du logiciel d'analyse de données Minitab les plus utiles aux spécialistes de la qualité. Paul Sheehy, novembre 2011 -
- Les trois clés du succès Six Sigma
Cette enquête menée auprès de plus de 200 utilisateurs de Six Sigma a mis en évidence trois principes clés assurant la réussite d'un projet. Découvrez ces principes ainsi que la manière dont Quality Companion by Minitab peut vous aider à les appliquer. Lou Johnson and Cate Twohill, Industryweek.com, 28 avril 2008. -
