Samenvatting
Je leert gegevens te structureren, inzichtelijke en dynamische grafieken te maken en samenvattende tabellen te construeren met de gebruiksvriendelijke JMP-software. De tool is bij uitstek geschikt voor data exploratie en het toepassen van statistiek in de dagdagelijkse werksfeer.
Doelgroep
Kwaliteitsmedewerkers, laboranten, productieverantwoordelijken, R&D medewerkers.
Doelstelling
Op een toegankelijke manier statistiek in de praktijk leren gebruiken met de uiterst gebruiksvriendelijke JMP-software van SAS.
Voorkennis
Geen voorkennis van statistiek of JMP nodig.
Inhoud
Deel 1: Inleiding tot JMP
- werking van JMP
- importeren en structureren van gegevens uit externe bronnen (Excel, databases…)
- datamanipulatie
Deel 2: Beschrijvende statistiek
- karakteristieke grootheden
- distributie: normaalverdeling, scheef, rechthoekig, bimodaal
- centrale limietstelling
- betrouwbaarheidsintervallen
- grafische voorstelling van data:
- histogram
- boxplot
- tijdsgrafiek
- spreidingsdiagram
- multi-vari grafiek
- main effects en interval plot
- testen van normaliteit van data
- oorzaken van niet-normaal verdeelde data
- omgaan met niet-normale data
- transformeren: Box-Cox, Johnson
- bepalen van de best passende verdeling
Deel 3: Hypothesetesten en Regressie
- theorie normaalverdelingen: berekenen van waarschijnlijkheden
- de vijf stappen bij een hypothesetoets
- enkelzijdig versus tweezijdig testen; Type I en Type II fouten
- hypothesetesten:
- T-test voor 2 steekproeven (normale/niet-normale data)
- T-test voor gepaarde steekproeven
- testen op gelijke varianties
- ANOVA
- vergelijken van 2 proporties
- chi kwadraat test
- niet-parametrische hypothesetesten
- regressieanalyse
Deel 4: Analysetechnieken voor kwaliteit
- pareto grafieken
- SPC regelkaarten: X-R, I-mR, p , np, c, u
- capabiliteitsstudie: Cp(k), Pp(k) bij normale en niet-normale data
Deel 5: MSA: Bepalen van meetonzekerheid
- gage R&R-studie
- bepalen van de bias en lineariteit
De training wordt opgebouwd in 4 fasen:
-
- fase 1: de trainer geeft een korte uitleg over de achtergrond van een bepaalde statistische bewerking. Deze theoretische benadering wordt als een opfrissing gezien en wordt bijgevolg beperkt tot het uiterste minimum.
- fase 2: de trainer demonstreert de statistische bewerking aan de deelnemers
- fase 3: de deelnemers kunnen de statistische bewerking zelf inoefenen
- fase 4: groepsbespreking
Duur
3 dagen
Inschrijven
Inschrijven