​トレーニングプログラム

エッセンシャルズ 1 

このコースではMinitabの基本操作と統計の基本を学びます。

はじめてMinitabを立ち上げるという方でも受講頂ける内容となっており、データをインポートしてからグラフを作成するという内容から始まります。

Minitabの画面構成、操作性向上のTips、Minitabにおまかせで分析するアシスタント機能と、このコースを学べば一通りMinitabの操作を習得できます。

統計部分は、分布、標準偏差から説明が始まり、各種グラフ要約、検定、サンプルサイズ、検出力といった統計の基礎部分で重要な概念を学んで行きます。例題が豊富にあるので、難しい概念でもわかりやすく学ぶことができるのが特徴です。

業種や部門等関わらず全ての方に受けていただきたいコースです。

​プログラム

​・Minitabの概要と基本統計
 データ加工・整形
 各種グラフ要約(ヒストグラム、箱ひげ図、時系列プロット、個別値プロット)
 記述統計量(平均、標準偏差、標準誤差)
 正規分布

・1サンプルt検定
 1サンプルt検定
 P値
 正規正検定
 信頼区間
 検出力とサンプルサイズ
 片側検定
 
・2サンプルt検定
 独立した2サンプルt検定
 対応のある2サンプルt検定
 等分散検定(Bonett検定)
 レポート作成機能(アシスタント機能)

・属性データの検定
 比率の検定
 カイ二乗検定
 クロス集計
 
・同等性検定(オプション)

 

エッセンシャルズ 2

このコースでは基本からもうワンステップ上の統計手法「回帰分析」を学びます。

エッセンシャルズ1の知識がある前提で話が進んでいきますので、Minitabの基本操作、統計の基礎を学んだ方を対象としております。

具体的には3群以上の母平均の検定を行う分散分析をはじめに学びます。これは実験計画法、ゲージR&Rなど今後のデータ分析業務におけるとても重要な手法となります。その後分散分析を要因分析として扱う方法から、相関分析へと連続的に学んでいきます。

後半は回帰分析を学び、複数の変数間の関係性や、結果に影響を与えている変数の抽出、予測分析を学んでいくことになります。

変動原因の特定や、将来の予測を行い方に受けていただきたいコースです。

​プログラム

・分散分析(ANOVA)
 一元配置分散分析
 残差プロットの評価
 検出力とサンプルサイズ
 二元配置分散分析
 ペアワイズ比較(多重比較)
 ブロック化

・相関と回帰
 散布図
 適合線プロット
 単回帰
 R二乗
 信頼区間と予測区間
 主効果と交互作用 
 多項式回帰

・重相関と重回帰
 重相関
 重回帰
 変数選択
 多重共線性
 VIF
 応答の最適化
 ステップワイズ回帰
 前方選択、後方選択
 ベストサブセット分析

統計的品質管理 

​このコースでは品質管理・保証部門の方を対象としており、主に次の3つの内容を学びます。

「測定システム分析(ゲージR&R)」

「管理図」

「工程能力分析」

測定システム分析では測定機器の測定誤差がどれくらいかを統計的に評価します。新しい測定器の導入や、規格対応のための調査等で活用できる手法となります。

管理図では製品生産の安定性を評価します。また管理図には多くの種類があり、どのように使い分けるか、管理限界線のルールはどのように扱えばよいのかを実務の目線で説明します。

工程能力分析では規格に対して製品がどれくらいの精度をもって生産できているかを評価します。また製品の分布によっては扱う手法を変える必要があり、どのように使い分けるかの説明をします。

製品の安定性評価、測定機器の調査、ばらつき低減を行いたい方に受けていただきたいコースです。
(事前にエッセンシャルズ1,2のコースを受講されることをオススメします。)

​プログラム

・測定システム分析(MSA)
 交差ゲージR&Rの計画・分析
 正確度と精度
 再現性と繰返し性
 線形性と偏り
 交互作用
 %基準変動(%SV)、%交差
 寄与度
 ゲージランチャート
 枝分かれゲージR&R(破壊試験)
 識別区分数
 属性の一致正分析
 ケンドールの一致係数
 Fleissのκ統計量
 クロス集計およびカイ二乗

・管理図
 計数管理図と計量管理図
 管理図の概要と仕組み
 Xbar-R管理図
 Xbar-S管理図
 I-MR管理図
 異常判定ルール
 P管理図
 二項分布
 
・工程能力分析
 工程能力指数(Cpk)
 工程性能指数(Ppk)
 分布識別プロット
 Cp,CPL,CPU,Cpk
 Pp,PPL,PPU,Ppk
 非正規データの工程能力分析
 Johnson変換

​実験計画法

このコースでは新製品の開発、材料や加工の関係性を明らかにするための統計手法「実験計画法」を学びます。

主に2水準(変数の値の振り方)の実験計画法を学び、どの変数が結果に影響を与えているのかがわかります。

まずは実験の立て方から学びます。実験は自由に立てられるわけではなく、ある一定のルールに従って立てる必要がありますので、そのルールをを学びます。

その後、実際に実験を行ったデータを元にモデル化、要因分析を行います。更にそこから結果の最適化分析を行います。

新製品の性能を最大化するためには、どの変数をどの値にすればよいのか?その時の注意点は?などを詳しく説明します。

計画立って製品の開発、要因分析されたい方に受けたいただきたいコースです。
(事前にエッセンシャルズ1,2のコースを受講されることをオススメします。)

​プログラム

・実験計画法入門
 一回一因子実験と実験計画法
 実験計画法の種類
 要因計画の作成
 直交性の確認
 主効果と交互作用
 パレート図
 分散分析表
 残差プロット
 3次元プロット
 

・完全実施要因計画
 検出力と実験回数
 反復数、効果、中心点、標準偏差の関係
 ブロック変数
 モデルの作り込み
 等高線プロットと曲面プロット

・一部実施要因計画
 交絡
 別名関係
 分解能
 実験回数の削減
 応答の最適化
 中心点のある実験計画
 
・多特性の最適化
 複数の応答の最適化
 望特性
 最適な応答の探索
 固定因子