Untersuchen der Beziehungen zwischen Variablen

In diesem dreitägigen Lehrgang erhalten die Teilnehmer einen Überblick über die grafischen und statistischen Werkzeuge zum effektiven Beschreiben der Beziehungen zwischen Leistungskennzahlen und zum Aufdecken von problematischen Streuungsquellen.

Dabei werden die Datenanalyseverfahren betrachtet, die benötigt werden, um verschiedene Gruppen zu vergleichen, die Korrelation zu verstehen und sowohl lineare als auch nicht lineare Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren. Anhand von Fallstudien, Beispielen aus der Praxis und Übungen werden Statistik- und Analyseprinzipien vorgestellt.

 

Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Businessanalysten, Prozessingenieure, Mitglieder in R&D-Teams und andere Qualitätsexperten, die erfahren möchten, wie sie statistische Modelle erstellen und auswerten können.

SCHULUNGSLEHRGANG

TAGE 1-2

In diesem zweitägigen Grundlagenkurs lernen Sie, wie Sie den Zeitaufwand für die Datenanalyse minimieren, indem Sie mit Minitab Daten importieren, solide statistische Ansätze zur Untersuchung Ihrer Daten entwickeln, aussagekräftige Grafiken erstellen und interpretieren und die Ergebnisse exportieren. Sie analysieren eine Vielzahl von Datensätzen aus der Praxis, um zu erfahren, wie Sie das richtige Statistikwerkzeug für die jeweilige Situation auswählen, und Sie interpretieren statistische Ausgaben, um Probleme in einem Prozess oder Belege für Verbesserungen aufzuzeigen. Sie erlernen die Grundlagen wichtiger statistischer Konzepte, z. B. Hypothesentests und Konfidenzintervalle, und erfahren, wie Sie die Beziehungen zwischen Variablen mit Werkzeugen für die Erstellung statistischer Modelle aufdecken und beschreiben.

In diesem Kurs liegt der Schwerpunkt darauf, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von statistischen Verfahren zu treffen, die häufig in der Fertigung, der Konstruktion sowie der Forschung und Entwicklung eingesetzt werden.

Es werden u. a. folgende Themen behandelt:

  • Importieren und Formatieren von Daten
  • Balkendiagramme
  • Histogramme
  • Boxplots
  • Pareto-Diagramme
  • Streudiagramme
  • Tabellen und Chi-Quadrat-Analyse
  • Maße für Lage und Streuung
  • t-Tests
  • Tests von Anteilen
  • Tests auf gleiche Varianzen
  • Trennschärfe und Stichprobenumfang
  • Korrelation
  • Einfache lineare und multiple Regression
  • Einfache ANOVA
  • ANOVA mit mehreren Variablen
Graph One for Improving Manufacturing Processes
Interaction Plot for PntWear - Data Means

TAGE 3

Vertiefen Sie Ihre Grundkenntnisse zur statistischen Analyse aus dem Kurs „Grundlagen von Minitab“, und lernen Sie weitere statistische Modellierungswerkzeuge kennen, mit denen Sie Beziehungen zwischen Variablen aufdecken und beschreiben können. Anhand von praktischen Beispielen wird veranschaulicht, wie mit Modellierungswerkzeugen wichtige Eingaben und Streuungsquellen in Ihren Prozessen aufgezeigt werden.

Sie erfahren, wie Sie mit statistischen Modellen das Verhalten von Prozessen unter unterschiedlichen Bedingungen untersuchen. In diesem Kurs werden Vorgehensweisen vorgestellt, mit denen Sie Ihre Prozesse besser verstehen, sich auf die Verbesserungsmaßnahmen konzentrieren und diese überprüfen können.

Es werden u. a. folgende Themen behandelt:

  • Multiple und schrittweise Regression
  • Nichtlineare Regression
  • Partielle kleinste Quadrate
  • ANOVA mit mehreren Variablen und Kovariaten
  • Schachtelung und Zufallsfaktoren
  • MANOVA
  • Binäre und nominale logistische Regression
Statistical Modeling