Esta ruta incluye técnicas de análisis de datos para comparar varios grupos, entender la correlación y modelar las relaciones lineales y no lineales entre las variables. Los principios analíticos y estadísticos se presentarán usando estudios de casos, ejemplos y ejercicios del mundo real.
Este curso es más apropiado para los analistas de negocios, los ingenieros de procesos, los miembros de los equipos de Investigación y Desarrollo y otros profesionales de la calidad que necesiten saber cómo construir y evaluar modelos estadísticos.
Ruta de capacitación
- Aspectos esenciales de Minitab
- Modelo estadístico
- Taller
DÍAS 1-2
En este curso básico de 2 días, usted aprenderá a minimizar el tiempo necesario para el análisis de datos al usar Minitab para importar los datos, desarrollar enfoques estadísticos efectivos para explorar los datos, crear e interpretar gráficas convincentes y exportar los resultados. Analice una variedad de conjuntos de datos del mundo real para aprender a alinear sus aplicaciones específicas con la herramienta estadística correcta e interprete los resultados estadísticos para descubrir problemas en un proceso o evidenciar una mejora. Aprenda los aspectos fundamentales de conceptos estadísticos importantes, tales como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza, y cómo descubrir y describir las relaciones entre las variables usando herramientas de modelado estadístico.
Este curso hace especial hincapié en la toma de decisiones acertadas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas más utilizadas en manufactura, ingeniería y en los esfuerzos de investigación y desarrollo.
Los temas incluyen:
- Importación y formato de los datos
- Gráficas de barras
- Histogramas
- Gráficas de caja
- Diagramas de Pareto
- Gráficas de dispersión
- Tablas y análisis de chi-cuadrada
- Medidas de ubicación y variación
- Pruebas t
- Pruebas de proporciones
- Pruebas de igualdad de varianzas
- Potencia y tamaño de la muestra
- Correlación
- Regresión lineal simple y regresión múltiple
- ANOVA de un solo factor
- ANOVA de múltiples variables
