Minitabによる統計データ分析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

はじめに

1. 学習目標
2. データの種類

基本的な概念

1. データの種類
2. クイズ：データの種類

グラフを使用したデータ分析

1. 基本的な概念
2. 棒グラフとパレートチャート
3. パイチャート
4. ヒストグラム
5. ドットプロット
6. 個別値プロット
7. ボックスプロット
8. 時系列プロット
9. クイズ：グラフを使用したデータ分析
10. Minitabツール：棒グラフ
11. Minitabツール：パイチャート
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：ボックスプロット
16. Minitabツール：時系列プロット
17. 演習：グラフィカル分析

統計を使用したデータ分析

1. 基本的な概念
2. 平均と中央値
3. 範囲、分散、標準偏差
4. クイズ：統計を使用したデータ分析
5. Minitabツール：記述統計の表示
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 はじめに

2.1.1 学習目標
2.2 統計的推論の基礎
2.2.1 基本的な概念
2.2.2 ランダムサンプル
2.2.3 クイズ：統計的推論の基礎
2.2.4 Minitabツール：ランダムサンプリング

2.3 サンプリング分布

2.3.1 基本的な概念
2.3.2 平均のサンプリング分布
2.3.3 クイズ：サンプリング分布

2.4 正規分布

2.4.1 基本的な概念
2.4.2 正規分布に伴う確率
2.4.3 サンプル平均に伴う確率
2.4.4 クイズ：正規分布
2.4.5 Minitabツール：正規分布の累積確率
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 はじめに

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 仮説検定を使用した意思決定 3.2.4 第I種および第II種の誤りと検出力
3.2.5 クイズ：検定と信頼区間

3.3 単一標本t検定

3.3.1 基本的な概念
3.3.2 個別値プロット
3.3.3 単一標本t検定の結果
3.3.4 仮定
3.3.5 クイズ：単一標本t検定
3.3.6 Minitabツール：単一標本t検定
3.3.7 演習：単一標本t検定

3.4 分散検定

3.4.1 基本的な概念
3.4.2 ボックスプロット
3.4.3 2分散検定の結果 3.4.4 仮定
3.4.5 クイズ：2分散検定
3.4.6 Minitabツール：2分散検定
3.4.7 演習：2分散検定

3.5 二標本t検定

3.5.1 基本的な概念
3.5.2 個別値プロット
3.5.3 二標本t検定の結果
3.5.4 仮定
3.5.5 クイズ：二標本t検定
3.5.6 Minitabツール：二標本t検定
3.5.7 演習：二標本t検定

3.6 対応t検定

3.6.1 基本的な概念
3.6.2 個別値プロット
3.6.3 対応t検定の結果
3.6.4 仮定
3.6.5 クイズ：対応t検定
3.6.6 Minitabツール：対応t検定
3.6.7 演習：対応t検定

3.7 比率検定

3.7.1 基本的な概念
3.7.2 1比率検定の結果
3.7.3 仮定
3.7.4 クイズ：1比率検定
3.7.5 Minitabツール：1比率検定
3.7.6 演習：1比率検定

3.8 比率検定

3.8.1 基本的な概念
3.8.2 2比率検定の結果
3.8.3 仮定
3.8.4 クイズ：2比率検定
3.8.5 Minitabツール：2比率検定
3.8.6 演習：2比率検定

3.9 カイ二乗検定

3.9.1 基本的な概念
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 はじめに

4.1.1 学習目標

4.2 統計的プロセス制御

4.2.1 基本的な概念
4.2.2 管理図のパターン
4.2.3 クイズ：統計的プロセス制御

4.3 小グループデータの管理図

4.3.1 基本的な概念
4.3.2 Rチャート
4.3.3 Sチャート
4.3.4 Xbarチャート
4.3.5 クイズ：小グループデータの管理図
4.3.6 Minitabツール：Xbar-Rチャート
4.3.7 演習：Xbar-Rチャート

4.4 個別観測値の管理図

4.4.1 基本的な概念
4.4.2 移動範囲チャート
4.4.3 個別値チャート
4.4.4 クイズ：個別観測値の管理図
4.4.5 Minitabツール：I-MRチャート
4.4.6 演習：I-MRチャート

4.5 属性データの管理図

4.5.1 基本的な概念
4.5.2 NPとPチャート
4.5.3 CとUチャート
4.5.4 クイズ：属性データの管理図
4.5.5 Minitabツール：Pチャート
4.5.6 演習：Pチャート

4.6 まとめと目標の確認

第5章：プロセス能力

5.1 はじめに

5.1.1 学習目標

5.2 正規データのプロセス能力

5.2.1 基本的な概念
5.2.2 仮定
5.2.3 正規性の検証
5.2.4 クイズ：正規データのプロセス能力
5.2.5 Minitabツール：正規性テスト
5.2.6 演習：プロセス能力の仮定

5.3 能力指数

5.3.1 ポテンシャル能力：CpとCpk
5.3.2 プロセス性能：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：正規データのプロセス能力

5.4 非正規データのプロセス能力

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：非正規データのプロセス能力
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変換を使用した能力分析
5.4.9 Minitabツール：代替分布
5.4.10 Minitabツール：代替分布を使用した能力分析
5.4.11 演習：データ変換を使用したプロセス能力 5.4.12 演習：代替分布を使用したプロセス能力

5.5 まとめ

5.5.1 目標の確認

第6章：分散分析（ANOVA）

6.1 はじめにと学習目標

6.2 分散分析の基礎

6.2.1 基本的な概念
6.2.2 グラフと要約統計量
6.2.3 クイズ：分散分析の基礎

6.3 単因子ANOVA

6.3.1 検定仮説
6.3.2 F統計量とP値
6.3.3 複数比較
6.3.4 仮定と残差プロット
6.3.5 クイズ：単因子ANOVA
6.3.6 Minitabツール：単因子ANOVA
6.3.7 演習：単因子ANOVA

6.4 二因子ANOVA

6.4.1 基本的な概念
6.4.2 グラフ
6.4.3 検定仮説
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：二因子ANOVA
6.4.7 Minitabツール：二因子ANOVA
6.4.8 演習：二因子ANOVA

6.5 まとめ

第7章：相関と回帰

7.1 はじめに

7.1.1 学習目標

7.2 二つの定量変数間の関係

7.2.1 基本的な概念
7.2.2 散布図
7.2.3 相関
7.2.4 クイズ：二つの定量変数間の関係
7.2.5 Minitabツール：散布図
7.2.6 Minitabツール：相関
7.2.7 演習：散布図と相関

7.3 単回帰

7.3.1 基本的な概念
7.3.2 回帰
7.3.3 検定仮説とR二乗
7.3.4 仮定と残差プロット
7.3.5 クイズ：単回帰
7.3.6 Minitabツール：単回帰
7.3.7 演習：単回帰

7.4 まとめと目標の確認

第8章：測定システム分析

8.1 はじめに

8.1.1 学習目標

8.2 測定システム分析の基礎

8.2.1 基本的な概念
8.2.2 正確さ
8.2.3 精度
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 再現性と再現性

8.3.1 基本的な概念
8.3.2 測定器のGage R&R研究
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 基本的な概念
8.4.2 変動の構成要素
8.4.3 XbarとRチャート
8.4.4 操作者と部品間の相互作用
8.4.5 比較プロット
8.4.6 Gage Run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：交差型Gage R&R研究
8.4.9 Minitabツール：Gage Run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 許容差
8.5.3 プロセス変動 
8.5.4 クイズ：変動
8.5.5 演習：数値分析によるGage R&R研究

8.6 Gage R&R研究のANOVA

8.6.1 分散成分
8.6.2 分散分析表
8.6.3 クイズ：Gage R&R研究のANOVA
8.6.4 演習：Gage R&R研究のANOVA出力

8.7 Gage直線性とバイアス研究

8.7.1 基本的な概念
8.7.2 Gage直線性
8.7.3 Gageバイアス
8.7.4 クイズ：Gage直線性とバイアス研究
8.7.5 Minitabツール：Gage直線性とバイアス研究
8.7.6 演習：Gage直線性とバイアス研究

8.8 属性合意分析

8.8.1 基本的な概念
8.8.2 二値データ
8.8.3 名義データ
8.8.4 順序データ
8.8.5 クイズ：属性合意分析
8.8.6 Minitabツール：二値データの属性合意分析
8.8.7 Minitabツール：名義データの属性合意分析
8.8.8 Minitabツール：順序データの属性合意分析
8.8.9 演習：属性合意分析

8.9 まとめ

8.9.1 目標の確認

第9章：実験計画法

9.1 はじめにと学習目標

9.2 要因設計

9.2.1 基本的な概念
9.2.2 完全要因設計の作成
9.2.3 完全要因設計の分析
9.2.4 クイズ：要因設計
9.2.5 Minitabツール：完全要因設計の作成
9.2.6 Minitabツール：完全要因設計の分析
9.2.7 演習：完全要因設計の作成 9.2.8 演習：完全要因設計の分析

9.3 ブロッキングと中心点の組み込み

9.3.1 ブロッキング
9.3.2 中心点
9.3.3 ブロッキングと中心点を含む設計の分析
9.3.4 クイズ：ブロッキングと中心点の組み込み
9.3.5 Minitabツール：ブロッキングと中心点を含む要因設計の作成
9.3.6 Minitabツール：ブロッキングと中心点を含む要因設計の分析
9.3.7 演習：ブロッキングと中心点を含む要因設計の作成 9.3.8 演習：ブロッキングと中心点を含む要因設計の分析

9.4 分割要因設計

9.4.1 基本的な概念
9.4.2 分割要因設計の作成
9.4.3 分割要因設計の分析
9.4.4 クイズ：分割要因設計
9.4.5 Minitabツール：分割要因設計の作成
9.4.6 Minitabツール：分割要因設計の分析

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