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课程介绍

企业日常运作中并不缺乏数据，通常会基于这些数据的分析结果进行决策。然而，从这些数据中得到的信息是否正确？这一点值得我们去研究：选择的数据属性（需要计量还是计数型？）是否正确？样本量是否足够？是否分析了数据的离散趋势（这一点比合格率要重要的多）？过程是否稳定？选择的衡量指标是否合适？怎样才能识别出哪些输入（X)是重要的？…本课程将提供这些问题的答案。
 

课程收益

掌握数据分析的思路（稳定性---正态性---分布---居中）；
掌握相应的图表分析工具（趋势图、直方图、箱线图等）；
掌握1-T、2-T、P-T、ANOVA、方差检验、回归分析、卡方分析等工具。

培训对象

设计、工艺、生产、质量等部门主管、工程师。

课程大纲

第一模块：概述（0.25hr）
质量的概念
质量工具与统计学之间的关系

第二模块： 基本统计（2.75hrs）
偏差
总体及样本、抽样技术
连续变量和逻辑变量
逻辑变量：缺陷与缺陷率
连续变量：居中趋势和离散趋势
正态分布及中心极限定律

第三模块：过程稳定吗？ （1hr）
趋势图 、直方图、箱线图
因果图及头脑风暴

第四模块：置信区间和假设检验 （2hrs）
置信区间、置信度
原假设和备择假设
P值
数据分析之路

第五模块：连续Y，逻辑X （3hrs）
单样本：稳定性分析---正态性分析---分布---居中（1-T检验）
双样本：独立性分析、双方差检验、2-T检验、成对T检验
多样本：方差独一性检验、ANOVA方差分析

第六模块： 连续Y，连续X （1.5hrs）
相关分析
简单线性/非线性回归

第七模块： 逻辑Y，逻辑X （0. 5hr）
卡方分析

第八模块：课堂练习（1hr）
识别过程的指标及影响该指标的因素
确定各因素的特性（可控/不可控、要素/参数）
识别分析各特性的重要性的工具
确定抽样方案