Schulungsbeschreibungen

Quality Trainer – Teil des Minitab Education Hub

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.

Lernpfad 1: Grundlagen der Datenanalyse

Deskriptive Statistik und grafische Analyse


  • Typen von Daten
  • Analysieren von Daten mit Hilfe von Grafiken
  • Analysieren von Daten mit Hilfe von Statistik

Varianzanalyse (ANOVA)


  • Grundlagen der ANOVA
  • Einfache ANOVA
  • Zweifache ANOVA

Statistischer Rückschluss


  • Grundlagen des statistischen Rückschlusses
  • Stichprobenverteilungen
  • Normalverteilung

Korrelation und Regression


  • Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen
  • Einfache Regression
  • Trendanalyse in Zeitreihen

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

Lernpfad 2: Statistische Qualitätsanalyse

Regelkarten


  • Regelkarten für Phase 1 und 2
  • Statistische Prozesskontrolle
  • Regelkarten für variable Daten in Teilgruppen
  • Regelkarten für Einzelbeobachtungen
  • Regelkarten für attributive Daten

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

Prozessfähigkeit


  • Prozessfähigkeitsanalyse für normalverteilte Daten
  • Prozessfähigkeitsindizes
  • Prozessfähigkeitsanalyse für nicht normalverteilte Daten

Lernpfad 3: Versuchsplanung

Varianzanalyse (ANOVA)


  • Grundlagen der ANOVA
  • Einfache ANOVA
  • Zweifache ANOVA

Versuchsplanung (DOE)


  • T-Test für Effekte bei der Versuchsplanung (DOE)
  • Faktorielle Versuchspläne
  • Blockbildung und Einbeziehen von Zentralpunkten
  • Teilfaktorielle Versuchspläne
  • Zielgrößenoptimierung

Lernpfad 4: Prädiktive Analysen

Korrelation und Regression


  • Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen
  • Einfache Regression
  • Trendanalyse in Zeitreihen

Prädiktive Analysen


  • Prädiktive Analysen
  • Modellvalidierung
  • Baumbasierte Verfahren
  • Aufteilen durch CART-Klassifikation
  • CART-Klassifikationsbäume
  • Aufteilen durch CART-Regression
  • CART-Regressionsbäume
  • Random Forests-Klassifikation
  • TreeNet-Regression

Multiple Regression


  • Beziehungen zwischen mehreren quantitativen Variablen
  • Multiple Regression
  • Polynomial- und Wechselwirkungsterme
  • Modellauswahl
  • Binäre logistische Regression