既存データの活用検討と解析手法の基礎

QC7つ道具のヒストグラム、F検定、t検定、実験計画法、多変量解析等、すべての品質管理手法を学ぶのは時間がかかります。本セミナーは品質管理手法の最低限必要な手法だけを短時間に学び業務に活用できる方法を学んでいただきます。 　多変量解析は、Excelにデータを代入し、すぐに因子間の関係が分析できるものではありません。また、Excelの相関分析のツールの活用方法を解説するだけのセミナーではありません。間違った分析を行うと誤った判断をすることになります。Excelを使った演習を中心に解析の手順を講義いたします。本研修は実務のコンサルティングを行った経験に基づき企画いたしました。データの分析の基礎を学ばれる方に受講をお勧めいたします。

1. はじめに
2. これだけ知っておけば、基礎的なデータの分析方法が解る
3. ヒストグラムの作成と基本統計量の計算 (平均、メジアン、モード、標準偏差、尖度、歪度)
   • 平均、中央値と標準偏差から解ること:平均とCPだけでは誤った判断をしてしまう
   • Excelの演習
     • ヒストグラム
     • 基本統計量
4. 検定・推定 (2つの比較を行うF検定とt検定)
   • 現状の設計、または工程に改良を加えたときの改良品の品質特性を比較し、改良品のばらつきが小さくなったかどうかと平均値が変わったかどうかの効果を確認できる。
   • Excelの演習
     • F検定
     • t検定
5. 一元配置実験 (3つ以上で1つの因子の異なる水準の比較を行う実験計画法)
   • 設計、または工程で重要な特性値に対して1つの因子の水準の影響を調べるときに使用する。
   • Excelの演習
     • 分散分析
     • 一元配置
6. 単回帰分析 (2つの変数x、yの相関を調べる方法)
   • 2つの変数xとyの間に直線的な関連性があるかどうかを調べるときに使用する。
     重回帰分析を学ぶときに必要な分析方法である。
7. 重回帰分析 (一つの目的とする変数に対して説明する因果関係のある多数の変数の関係について、一つのモデル式であてはめる方法)
   • 既存の設計データ、または既存の生産工程で管理されている複数の変数と複数のデータの関係について、一つのモデル式を作成し、変数の影響度を明らかにすることができる。数値データでない (号機、人等) を含んだ説明変数の解析もできる。
   • Excelの演習:Excelのデータ分析 (回帰分析) で分析して終了という演習問題ではありません。
     回帰分析する前に、基本統計量の確認 (回帰分析に進んでよいかの確認) 、全データの相関 (多重共線性の確認と処理) 、第一回目の回帰分析で発生した外れ値の処理を行い、第二回目の回帰分析で適切な回帰統計、回帰式の有効性の確認を行う。