• 학습 트랙

    건강

    이 3일 트랙에서는 건강 산업 관련 데이터를 효과적으로 분석하기 위한 포괄적 툴킷을 참가자에게 제공합니다.

    이 트랙은 문제 해결 팀원, 치료에 있어서의 변동을 줄이기 위한 공정 개선 활동을 이끌고 촉진하는 사람 그리고 공정 개선을 통해 환자의 결과를 개선할 준비를 하는 실무자에게 적합합니다.

    공정이 정확한지 평가하고, 변수들 간의 관계를 조사하고, 주기 시간, 재허가, 등급, 매출 등의 측도를 사용하여 결함을 최소화하는 데 필요한 데이터 분석 기법을 배웁니다. 통계 원리는 실제 사례 및 연습을 통해 제시되며, 모두 Minitab Statistical Software에서 지원합니다.

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  • 1-2일차
  • 건강 산업을 위한 Minitab 필수 사항

    서비스

    이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

    이 강좌에서는 건강 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

    강좌 주제:

    • 데이터 가져오기 및 서식 설정
    • 막대 차트
    • 히스토그램
    • 상자 그림
    • Pareto 차트
    • 산점도
    • 표 및 카이-제곱 분석
    • 위치 및 변동 측정
    • t-검정
    • 비율 검정
    • 등분산 검정
    • 검정력 및 표본 크기
    • 상관
    • 단순 선형 및 다중 회귀 분석
    • 일원 분산 분석

    전제 조건:

    없음. 이 강좌는 다른 모든 일반 Minitab 강좌를 위한 전제 조건입니다.

  • 3일차
  • 건강에 대한 통계 품질 분석

    서비스

    측정 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 사용자 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다.

    이 강좌에서는 건강 산업과 관련된 경우 품질 관리 도구 교육을 강조합니다.

    강좌 주제:

    • 이항, 명목형 및 순서형 데이터에 대한 계수형 합치도
    • Kappa 및 Kendall의 계수
    • Gage R&R
    • 변수, 속성 및 희귀 사건 관리도
    • 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

    전제 조건:

    Minitab 필수 사항

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