このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 品質管理手法における統計的データ分析の基本【演習講座】 [講習会詳細] | テックデザイン
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様々な品質管理手法からすぐに活用できるデータ分析(QC7つ道具からヒストグラム、検定・推定からF検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験、多変量解析から重回帰分析)に絞り、設計段階~既存工程のデータを更に深読みするための基本と実践テクニックについてExcel演習を通して学びます。

品質管理手法における統計的データ分析の基本【演習講座】

~Excelによる設計から量産品の工程データの評価方法(平均・メジアンから重回帰分析まで)~

【日 程】

2019年5月20日(月) 10:00~17:00

【会 場】

テックデザイン会議室(サガフラット2階)(東京 門前仲町駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

【持ち物】 ノートパソコン(Excelの入ったもの) 

講師: 有限会社アイウエル 代表取締役 林 裕人

経歴: 1987年㈱ 和泉電気富山製作所入社、汎用リレーの設計、品質管理、信頼性試験に従事し、品質技術保証室 室長を務める。その後、和泉電気㈱ 本社 研究開発センター主任、(有)アイテックインターナショナル シニアコンサルタントを経て、2003年 (有)アイウエルを設立。品質工学会に所属し、品質管理、品質工学(タグチメソッド)、ISO 9000、発明的問題解決法(TRIZ)、NM法、等価変換理論、品質機能展開、FMEA、FTA、信頼性工学、統計的手法(検定・推定)に精通する。著書には、『開発・設計の効率化』(日科技連、共著)、『入門パラメータ設計』(日科技連、共著)、『本当に役立つTRIZ』(日刊工業新聞、共著)などがある。 1987年㈱ 和泉電気富山製作所入社、汎用リレーの設計、品質管理、信頼性試験に従事し、品質技術保証室 室長を務める。その後、和泉電気㈱ 本社 研究開発センター主任、(有)アイテックインターナショナル シニアコンサルタントを経て、2003年 (有)アイウエルを設立。さまざまな品質技法に精通し、企業内研修を中心に技術コンサルティングを行っている。

Ⅰ.基本統計量とは
 1.計算結果の見方
 2.ヒストグラムの作成
 3.工程能力指数
  ・平均と標準偏差
  ・工程能力指数
  ・工程能力の有無の判断基準

Ⅱ.検定の考え方
 1.例題1 仮説検定
 2.例題2 仮説検定
 3.第1種の誤りと第2種の誤り

Ⅲ.計量値の検定推定(2標本)
 1.母分散の差の検定のフロー
 2.例題3 分散の差の検定
 3.例題4 母分散・母平均の差の検定推定
 4.母分散の差の検定(有意水準の計算フロー)
 5.母分散の差の検定 Excelによる解析

Ⅳ.計量値の検定推定 母分散が異なる場合(Welchの検定)
 1.Welchの検定のフロー
 2.例題5 Welchの検定

Ⅴ.一元配置実験(3標本以上)
 1.一元配置実験のフロー
 2.例題6 一元配置実験
 3.参考(t分布)

Ⅵ.多変量解析
 1.データの種類
 2.多変量解析法とは
 3.予測型手法(重回帰分析)
 4.予測型手法(数量化Ⅰ類)
 5.予測型手法(判別分析)
 6.予測型手法(数量化Ⅱ類)
 7.分類型手法
 8.回帰分析
 9.参考(回帰分析の論理的背景)
 10.単回帰分析 Excelによる解析
 11.参考(分散比、F分布とp値について)
 12.重回帰分析 Excelによる解析
 13.解析のときの注意事項(多重共線性1)
 14.解析のときの注意事項(多重共線性2)
 15.解析のときの注意事項(説明変数の数値が同じ)
 16.解析のときの注意事項(説明変数の全ての数値が同じ)
 17.解析のときの注意事項(数値データでない説明変数の扱い方)

<予定演習>
 1.母分散、母平均の差の検定と推定
 2.一元配置①・②
 3.単回帰分析
 4.重回帰分析①~⑥
 5.ダミー変数

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<習得知識>
 ①基本統計量の数値の理解
 ②仮説検定の考え方、方法
 ③水準の計量値の場合の検定、推定方法
 ④3水準以上の計量値の実験計画
 ⑤単回帰分析の解析方法

<講義概要>
 品質管理手法にはさまざまなものがあります(QC7つ道具、新QC7つ道具、データのまとめ方、検定・推定、実験計画法、品質工学等)。どれも強力なツールですが、すべてを学ぶには多大な時間と労力を要します。また、問題が発生した場合、複数の手法を組み合わせて対処することがほとんどですので、手法を一つずつ学んでいくというのも効率的ではありません(実務に役立つまでに時間がかかります)。
 このような背景から本講座では、“品質管理手法の最低限必要な手法(データ分析)”に内容を絞って解説し、短時間で業務に活用できる方法を習得していただきます。講義はExcel を使った演習が中心となりますが、Excel での分析方法を解説するだけでなく、間違った分析・誤った判断をしないための理屈・根拠も理解できる内容です(昨今、関心の高い多変量解析も、Excel にデータを代入してすぐに因子間の関係が分析できるものではありません)。
 講義内容・演習テーマは、講師のコンサルティング経験に基づき絞り込んでおり、データ分析の基礎を学ぶには最適なものとなっています。


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