이 트랙에는 여러 그룹을 비교하고, 상관 관계를 이해하고, 변수들 간의 선형 및 비선형 관계를 모두 모델링하기 위한 데이터 분석 기법이 포함됩니다. 분석 및 통계 원리는 사례 연구, 실제 사례 및 연습을 통해 제시됩니다.
이 강좌는 비즈니스 분석가, 공정 엔지니어, 연구개발 팀원, 기타 통계 모형을 빌드 및 평가하는 방법을 이해해야 할 품질 관리 전문가에게 가장 적합합니다.
교육 트랙
- Minitab Essentials
- 통계 모형화
- 워크샵
1~2일차
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 제조, 공학 및 연구개발 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
- 다중 변수 분산 분석
3일차
변수들 간의 관계를 밝히고 설명하는 데 도움이 되는 추가 통계 모형화 도구를 학습하여, Minitab Essentials 강좌에서 배운 기본 통계 분석 개념에 따라 빌드를 계속합니다. 실습 예제는 모형화 도구가 키 입력 및 공정 변동 원인을 표시하는 데 어떤 도움이 되는지를 보여줍니다.
통계 모델을 사용하여 공정이 다양한 조건에서 어떻게 작용할 수 있는지 조사하는 방법을 배웁니다. 이 강좌에서는 공정을 보다 잘 이해하고 개선 노력에 집중하여 확인하는 데 도움이 되는 기법을 알려줍니다.
강좌 주제:
- 다중 및 단계적 회귀 분석
- 비선형 회귀 분석
- 부분 최소 제곱
- 공변량이 포함된 다중 변수 분산 분석
- 중첩 및 변량 요인
- 다변량 분산 분석
- 이항 및 명목형 로지스틱 회귀 분석
4일차 - 선택 사항
Minitab 교육에서는 더 효과적인 방법으로 통계를 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 기본 지식을 제공합니다. 여기에 사용된 예제는 도구를 학습하기 위한 실제 시나리오를 제시하며, 연습 섹션을 통해 연습할 시간을 가질 수 있습니다. 회사의 데이터를 사용하여 교육을 강화함으로써 전체 분야에서 교육 과정을 제공하도록 합니다. 이를 통해 참석자는 자신의 사용 사례에 직접 대입해 볼 수 있습니다.
이 워크샵에서는 데이터를 사용하여 회사 프로젝트에 통계 도구를 실제로 적용한 것을 기반으로 올바른 의사 결정을 내리는 데 중점을 둡니다.
주제는 워크샵에 가져온 특정 고객 데이터에 따라 선정됩니다.