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課程介紹

企業日常運作中并不缺乏數據，通常會基于這些數據的分析結果進行決策。然而，從這些數據中得到的信息是否正確？這一點值得我們去研究：選擇的數據屬性（需要計量還是計數型？）是否正確？樣本量是否足夠？是否分析了數據的離散趨勢（這一點比合格率要重要的多）？過程是否穩定？選擇的衡量指標是否合適？怎樣才能識別出哪些輸入（X)是重要的？…本課程將提供這些問題的答案。
 

課程收益

掌握數據分析的思路（穩定性---正態性---分布---居中）；
掌握相應的圖表分析工具（趨勢圖、直方圖、箱線圖等）；
掌握1-T、2-T、P-T、ANOVA、方差檢驗、回歸分析、卡方分析等工具。

培訓對象

設計、工藝、生產、質量等部門主管、工程師。

課程大綱

第一模塊：概述（0.25hr）
質量的概念
質量工具與統計學之間的關系

第二模塊： 基本統計（2.75hrs）
偏差
總體及樣本、抽樣技術
連續變量和邏輯變量
邏輯變量：缺陷與缺陷率
連續變量：居中趨勢和離散趨勢
正態分布及中心極限定律

第三模塊：過程穩定嗎？ （1hr）
趨勢圖 、直方圖、箱線圖
因果圖及頭腦風暴

第四模塊：置信區間和假設檢驗 （2hrs）
置信區間、置信度
原假設和備擇假設
P值
數據分析之路

第五模塊：連續Y，邏輯X （3hrs）
單樣本：穩定性分析---正態性分析---分布---居中（1-T檢驗）
雙樣本：獨立性分析、雙方差檢驗、2-T檢驗、成對T檢驗
多樣本：方差獨一性檢驗、ANOVA方差分析

第六模塊： 連續Y，連續X （1.5hrs）
相關分析
簡單線性/非線性回歸

第七模塊： 邏輯Y，邏輯X （0. 5hr）
卡方分析

第八模塊：課堂練習（1hr）
識別過程的指標及影響該指標的因素
確定各因素的特性（可控/不可控、要素/參數）
識別分析各特性的重要性的工具
確定抽樣方案