統計データ分析のためのMinitabのトレーニングコース

第1章：記述統計とグラフィカル分析

導入

1. 学習目標
2. データのタイプ

基礎概念

1. データの種類
2. クイズ：データの種類

グラフを用いたデータ分析

1. 基礎概念
2. 棒グラフとパレート図
3. 円グラフ
4. ヒストグラム
5. ドットプロット
6. 個別値プロット
7. 箱ひげ図
8. 時系列プロット
9. クイズ：グラフを用いたデータ分析
10. Minitabツール：棒グラフ
11. Minitabツール：円グラフ
12. Minitabツール：ヒストグラム
13. Minitabツール：ドットプロット
14. Minitabツール：個別値プロット
15. Minitabツール：箱ひげ図
16. Minitabツール：時系列プロット
17. 演習：グラフィカル分析

統計量を用いたデータ分析

1. 基礎概念
2. 平均値と中央値
3. 範囲、分散、標準偏差
4. クイズ：統計量を用いたデータ分析
5. Minitabツール：記述統計量の表示
6. 演習：記述統計

まとめと目標の確認

第2章：統計的推論

2.1 導入

2.1.1 学習目標
2.2 統計的推論の基礎
2.2.1 基礎概念
2.2.2 単純無作為抽出
2.2.3 クイズ：統計的推論の基礎
2.2.4 Minitabツール：無作為抽出

2.3 標本分布

2.3.1 基礎概念
2.3.2 標本平均の分布
2.3.3 クイズ：標本分布

2.4 正規分布

2.4.1 基礎概念
2.4.2 正規分布に関連する確率
2.4.3 標本平均に関連する確率
2.4.4 クイズ：正規分布
2.4.5 Minitabツール：正規分布を用いた累積確率
2.4.6 演習：確率と正規分布

2.5 まとめ

2.5.1 目標の確認

第3章：仮説検定と信頼区間

3.1 導入

3.1.1 学習目標

3.2 検定と信頼区間

3.2.1 信頼区間
3.2.2 仮説検定
3.2.3 意思決定における仮説検定の活用
3.2.4 第一種の過誤、第二種の過誤および検出力
3.2.5 クイズ：検定と信頼区間

3.3 1標本t検定

3.3.1 基礎概念
3.3.2 個別値プロット
3.3.3 1標本t検定の結果
3.3.4 仮定
3.3.5 クイズ：1標本t検定
3.3.6 Minitabツール：1標本t検定
3.3.7 演習：1標本t検定

3.4 分散の検定

3.4.1 基礎概念
3.4.2 箱ひげ図
3.4.3 2つの分散の検定結果
3.4.4 仮定
3.4.5 クイズ：2つの分散の検定
3.4.6 Minitabツール：2つの分散の検定
3.4.7 演習：2つの分散の検定

3.5 2標本t検定

3.5.1 基礎概念
3.5.2 個別値プロット
3.5.3 2標本t検定の結果
3.5.4 仮定
3.5.5 クイズ：2標本t検定
3.5.6 Minitabツール：2標本t検定
3.5.7 演習：2標本t検定

3.6 ペアt検定

3.6.1 基礎概念
3.6.2 個別値プロット
3.6.3 ペアt検定の結果
3.6.4 仮定
3.6.5 クイズ：ペアt検定
3.6.6 Minitabツール：ペアt検定
3.6.7 演習：ペアt検定

3.7 比率の検定

3.7.1 基礎概念
3.7.2 1つの比率の検定の結果
3.7.3 仮定
3.7.4 クイズ：1つの比率の検定
3.7.5 Minitabツール：1つの比率の検定
3.7.6 演習：1つの比率の検定

3.8 比率の検定（2標本）

3.8.1 基礎概念
3.8.2 2つの比率の検定の結果
3.8.3 仮定
3.8.4 クイズ：2つの比率の検定
3.8.5 Minitabツール：2つの比率の検定
3.8.6 演習：2つの比率の検定

3.9 カイ二乗検定

3.9.1 基礎概念
3.9.2 カイ二乗検定の結果
3.9.3 仮定
3.9.4 クイズ：カイ二乗検定
3.9.5 Minitabツール：カイ二乗検定
3.9.6 演習：カイ二乗検定

3.10 まとめ

3.10.1 目標の確認

第4章：管理図

4.1 導入

4.1.1 学習目標

4.2 統計的プロセス管理

4.2.1 基礎概念
4.2.2 管理図のパターン
4.2.3 クイズ：統計的プロセス管理

4.3 サブグループ内の量目データ用管理図

4.3.1 基礎概念
4.3.2 R管理図
4.3.3 S管理図
4.3.4 Xbar管理図
4.3.5 クイズ：サブグループ内の量目データ用管理図
4.3.6 Minitabツール：Xbar-R管理図
4.3.7 演習：Xbar-R管理図

4.4 個別観測値用管理図

4.4.1 基礎概念
4.4.2 移動範囲管理図
4.4.3 個人値管理図
4.4.4 クイズ：個別観測値用管理図
4.4.5 Minitabツール：I-MR管理図
4.4.6 演習：I-MR管理図

4.5 属性データ用管理図

4.5.1 基礎概念
4.5.2 NP図とP図
4.5.3 C図とU図
4.5.4 クイズ：属性データ用管理図
4.5.5 Minitabツール：P図
4.5.6 演習：P図

4.6 まとめと目標の確認

第5章：工程能力

5.1 導入

5.1.1 学習目標

5.2 正規データのための工程能力

5.2.1 基礎概念
5.2.2 仮定
5.2.3 正規性の検定
5.2.4 クイズ：正規データのための工程能力
5.2.5 Minitabツール：正規性の検定
5.2.6 演習：工程能力の仮定

5.3 能力指数

5.3.1 潜在的工程能力：CpとCpk
5.3.2 工程性能：PpとPpk
5.3.3 シグマレベル
5.3.4 クイズ：能力指数
5.3.5 Minitabツール：CpとPp
5.3.6 Minitabツール：シグマレベル
5.3.7 演習：正規データのための工程能力

5.4 非正規データのための工程能力

5.4.1 変換と代替分布
5.4.2 Box-Cox変換
5.4.3 Johnson変換
5.4.4 代替分布
5.4.5 クイズ：非正規データのための工程能力
5.4.6 Minitabツール：Box-Cox変換
5.4.7 Minitabツール：Johnson変換
5.4.8 Minitabツール：Johnson変換を用いた工程能力分析
5.4.9 Minitabツール：代替分布
5.4.10 Minitabツール：代替分布を用いた工程能力分析
5.4.11 演習：データ変換を用いた工程能力
5.4.12 演習：代替分布を用いた工程能力

5.5 まとめ

5.5.1 目標の確認

第6章：分散分析（ANOVA）

6.1 導入と学習目標

6.2 ANOVAの基礎

6.2.1 基礎概念
6.2.2 グラフと要約統計量
6.2.3 クイズ：ANOVAの基礎

6.3 一元配置分散分析

6.3.1 仮説検定
6.3.2 F統計量とP値
6.3.3 多重比較
6.3.4 仮定と残差プロット
6.3.5 クイズ：一元配置分散分析
6.3.6 Minitabツール：一元配置分散分析
6.3.7 演習：一元配置分散分析

6.4 二元配置分散分析

6.4.1 基礎概念
6.4.2 グラフ
6.4.3 仮説検定
6.4.4 F統計量とP値
6.4.5 仮定と残差プロット
6.4.6 クイズ：二元配置分散分析
6.4.7 Minitabツール：二元配置分散分析
6.4.8 演習：二元配置分散分析

6.5 まとめ

第7章：相関と回帰

7.1 導入

7.1.1 学習目標

7.2 2つの定量的変数の関係

7.2.1 基礎概念
7.2.2 散布図
7.2.3 相関係数
7.2.4 クイズ：2つの定量的変数の関係
7.2.5 Minitabツール：散布図
7.2.6 Minitabツール：相関係数
7.2.7 演習：散布図と相関係数

7.3 単回帰分析

7.3.1 基礎概念
7.3.2 回帰分析
7.3.3 仮説検定と決定係数
7.3.4 仮定と残差プロット
7.3.5 クイズ：単回帰分析
7.3.6 Minitabツール：単回帰分析
7.3.7 演習：単回帰分析

7.4 まとめと目標の確認

第8章：測定システム分析

8.1 導入

8.1.1 学習目標

8.2 測定システム分析の基礎

8.2.1 基礎概念
8.2.2 正確さ（アキュラシー）
8.2.3 精度（プレシジョン）
8.2.4 正確さと精度の比較
8.2.5 クイズ：測定システム分析の基礎

8.3 repeatabilityとreproducibility（再現性と再現性）

8.3.1 基礎概念
8.3.2 測定器評価研究（Gage R&R）
8.3.3 クイズ：再現性と再現性

8.4 Gage R&R研究のグラフィカル分析

8.4.1 基礎概念
8.4.2 変動の成分
8.4.3 Xbar管理図とR管理図
8.4.4 操作者と部品の相互作用
8.4.5 比較プロット
8.4.6 測定器ランチャート
8.4.7 クイズ：Gage R&R研究のグラフィカル分析
8.4.8 Minitabツール：交差Gage R&R研究
8.4.9 Minitabツール：測定器ランチャート
8.4.10 演習：Gage R&R研究のグラフィカル分析

8.5 変動

8.5.1 標準偏差と研究変動
8.5.2 公差
8.5.3 工程変動
8.5.4 クイズ：変動
8.5.5 演習：Gage R&R研究の数値分析

8.6 Gage R&R研究を用いた分散分析

8.6.1 分散成分
8.6.2 分散分析表
8.6.3 クイズ：Gage R&R研究を用いた分散分析
8.6.4 演習：Gage R&R研究の分散分析出力

8.7 測定器の直線性とバイアス研究

8.7.1 基礎概念
8.7.2 測定器の直線性
8.7.3 測定器のバイアス
8.7.4 クイズ：測定器の直線性とバイアス研究
8.7.5 Minitabツール：測定器の直線性とバイアス研究
8.7.6 演習：測定器の直線性とバイアス研究

8.8 属性的一致分析

8.8.1 基礎概念
8.8.2 二値データ
8.8.3 名目尺度データ
8.8.4 順序尺度データ
8.8.5 クイズ：属性的一致分析
8.8.6 Minitabツール：二値データを用いた属性的一致分析
8.8.7 Minitabツール：名目尺度データを用いた属性的一致分析
8.8.8 Minitabツール：順序尺度データを用いた属性的一致分析
8.8.9 演習：属性的一致分析

8.9 まとめ

8.9.1 目標の確認

第9章：実験計画法

9.1 導入と学習目標

9.2 要因設計

9.2.1 基礎概念
9.2.2 完全因子設計の作成
9.2.3 完全因子設計の分析
9.2.4 クイズ：要因設計
9.2.5 Minitabツール：完全因子設計の作成
9.2.6 Minitabツール：完全因子設計の分析
9.2.7 演習：完全因子設計の作成
9.2.8 演習：完全因子設計の分析

9.3 ブロック化と中心点の導入

9.3.1 ブロック化
9.3.2 中心点
9.3.3 ブロックと中心点を含む設計の分析
9.3.4 クイズ：ブロック化と中心点の導入
9.3.5 Minitabツール：ブロックと中心点を含む因子設計の作成
9.3.6 Minitabツール：ブロックと中心点を含む因子設計の分析
9.3.7 演習：ブロックと中心点を含む因子設計の作成
9.3.8 演習：ブロックと中心点を含む因子設計の分析

9.4 部分因子設計

9.4.1 基礎概念
9.4.2 部分因子設計の作成
9.4.3 部分因子設計の分析
9.4.4 クイズ：部分因子設計
9.4.5 Minitabツール：部分因子設計の作成
9.4.6 Minitabツール：部分因子設計の分析

9.5 応答最適化

9.5.1 応答最適化
9.5.2 クイズ：応答最適化
9.5.3 Minitabツール：応答最適化
9.5.4 演習：応答最適化

9.6 まとめと目標の確認