Schulungsbeschreibungen
Quality Trainer
Dieser umfassende Statistikkurs wurde von Experten im Bereich der Qualitätsverbesserung erarbeitet.
Der Quality Trainer wurde von erfahrenen Statistikern mit insgesamt mehr als 150 Jahren Branchenerfahrung entwickelt. Der Kurs behandelt Themen von den statistischen Standardverfahren bis hin zur Versuchsplanung, und Sie erlernen in über 35 Übungen, wie Sie mit der Minitab Statistical Software Herausforderungen bei der Qualitätsverbesserung in der Praxis bewältigen.
KAPITEL EINS
Deskriptive Statistik und grafische Analyse
- Typen von Daten
- Analysieren von Daten mit Hilfe von Grafiken
- Analysieren von Daten mit Hilfe von Statistik
KAPITEL SECHS
Varianzanalyse (ANOVA)
- Grundlagen der ANOVA
- Einfache ANOVA
- Zweifache ANOVA
KAPITEL ZWEI
Statistischer Rückschluss
- Grundlagen des statistischen Rückschlusses
- Stichprobenverteilungen
- Normalverteilung
KAPITEL SIEBEN
Korrelation und Regression
- Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen
- Einfache Regression
KAPITEL DREI
Hypothesentests und Konfidenzintervalle
- Tests und Konfidenzintervalle
- t-Test bei einer Stichprobe
- Test auf Varianzen bei zwei Stichproben
- t-Test bei zwei Stichproben
- t-Test bei verbundenen Stichproben
- Test von Anteilen bei einer Stichprobe
- Test von Anteilen bei zwei Stichproben
- Chi-Quadrat-Test
KAPITEL ACHT
Messsystemanalyse
- Grundlagen der Messsystemanalyse
- Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit
- Grafische Analyse einer Messsystemanalyse
- Streuung
- ANOVA bei der Messsystemanalyse
- Untersuchung von Linearität und systematischer Messabweichung
- Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten
KAPITEL VIER
Regelkarten
- Statistische Prozesskontrolle
- Regelkarten für variable Daten in Teilgruppen
- Regelkarten für Einzelbeobachtungen
- Regelkarten für attributive Daten
KAPITEL NEUN
Versuchsplanung (DOE)
- Faktorielle Versuchspläne
- Blockbildung und Einbeziehen von Zentralpunkten
- Teilfaktorielle Versuchspläne
- Zielgrößenoptimierung
KAPITEL FÜNF
Prozessfähigkeit
- Prozessfähigkeitsanalyse für normalverteilte Daten
- Prozessfähigkeitsindizes
- Prozessfähigkeitsanalyse für nicht normalverteilte Daten