この4日間のコースでは、実験を効果的に計画し、分析する、さまざまな実験計画を用いるのに必要なスキルをを学んでいきます。参加者は、重要な品質測定値に影響を与える主要因を割り出し、製品の結果と工程の性能の両方を最適化する方法を学びます。また、適切な計画を選択し、重要な品質測定に影響を与える重要な要因を割り出し、製品の結果と工程性能を最適化するために必要なデータ分析技術を学びます。分析および統計の原則は、ケーススタディと練習を通して見ていきます。
このコースは、計画技術者、科学者、研究開発チームのメンバー、工程技師、品質専門家など、工業実験を実施する際に費用効率の高い整然としたアプローチを用いることを希望する方に最適です。
トレーニングトラック
- Minitab Essentials
- 要因計画
- 応答曲面計画
- ワークショップ
1～2日目
この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のあるグラフを作成、解釈すること、結果をエクスポートことがあります。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。
このコースでは、製造、エンジニアリング、調査および開発の試みで一般的な統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。
題材には、以下が含まれます。
- データのインポートとフォーマット
- 棒グラフ
- ヒストグラム
- 箱ひげ図
- Pareto図
- 散布図
- 表とカイ2乗分析
- 位置と変動の測定
- t検定
- 比率検定
- 等分散性検定
- 検出力とサンプルサイズ
- 相関
- 単回帰と重回帰
- 一元配置分散分析（ANOVA）
- 多変量分散分析（ANOVA）
前提条件: なし
