Sale!

Khóa học Minitab

4.000.000 

CiCC là một tổ chức đào tạo và tư vấn chuyên nghiệp về Lean Six Sigma. Minitab là một phần mềm phân tích thống kê được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực này.

CiCC cung cấp các khóa học đào tạo về Lean Six Sigma và hướng dẫn sử dụng Minitab. Các khóa học này bao gồm cả lý thuyết và thực hành. Học viên sẽ được giới thiệu với các khái niệm và kỹ thuật cơ bản của Lean Six Sigma, cùng với các kỹ năng sử dụng Minitab để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

Ngoài ra, CiCC còn cung cấp dịch vụ tư vấn và hỗ trợ cho các doanh nghiệp và tổ chức muốn triển khai Lean Six Sigma và sử dụng Minitab để tối ưu hóa quy trình sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm/dịch vụ. Những dịch vụ này bao gồm đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa quy trình, đào tạo và huấn luyện nhân viên, cũng như hỗ trợ trong việc thực hiện các dự án cải tiến.

Description

Minitab là một phần mềm phân tích dữ liệu và thống kê phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, quản lý chất lượng và các ngành công nghiệp khác. Phần mềm này cung cấp một giao diện đồ họa cho phép người dùng thực hiện các phân tích thống kê phức tạp một cách dễ dàng, bao gồm: kiểm định giả thuyết, phân tích phương sai, phân tích biến thể, phân tích hồi quy và nhiều phương pháp khác.

Minitab cũng cung cấp các công cụ thống kê mạnh mẽ để giúp người dùng phát hiện ra các xu hướng, biến động và mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu. Ngoài ra, phần mềm này cũng có tính năng tạo biểu đồ và đồ thị để giúp người dùng trực quan hóa dữ liệu và hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến.

Minitab có thể được sử dụng trên cả hệ điều hành Windows và Macintosh, và cũng hỗ trợ các ngôn ngữ khác nhau để phục vụ nhu cầu của người dùng trên toàn thế giới.

Minitab là một trong những phần mềm được sử dụng phổ biến trong Six Sigma, một phương pháp quản lý chất lượng và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Six Sigma sử dụng các phương pháp thống kê để đo lường và cải tiến chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ. Minitab là công cụ hỗ trợ giúp đánh giá hiệu quả của các phương pháp này.

Minitab cung cấp nhiều tính năng và công cụ để hỗ trợ phân tích dữ liệu, thiết kế thí nghiệm, phân tích biến tính, kiểm tra giả thuyết, hồi quy và phân tích biến thể. Đặc biệt, Minitab có thể giúp người dùng áp dụng phương pháp DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) của Six Sigma bằng cách giúp định nghĩa vấn đề, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, đưa ra giải pháp và kiểm soát kết quả.

Course Outline
Chapter 1: Descriptive Statistics and Graphical Analysis
1.1          Introduction
1.1.1         Learning Objectives
1.2         Types of Data
1.2.1      Basic Concepts
1.2.2     Data Types
1.2.3     Quiz: Types of Data
1.3         Using Graphs to Analyze Data
1.3.1      Basic Concepts
1.3.2     Bar Charts and Pareto Charts
1.3.3     Pie Charts
1.3.4     Histograms
1.3.5      Dotplots
1.3.6     Individual Value Plots
1.3.7      Boxplots
1.3.8     Time Series Plots
1.3.9     Quiz: Using Graphs to Analyze Data
1.3.10    Minitab Tools: Bar Chart
1.3.11    Minitab Tools: Pie Chart
1.3.12   Minitab Tools: Histogram
1.3.13    Minitab Tools: Dotplot
1.3.14    Minitab Tools: Individual Value Plot
1.3.15    Minitab Tools: Boxplot
1.3.16    Minitab Tools: Times Series Plot
1.3.17   Exercise: Graphical Analysis
1.4         Using Statistics to Analyze Data
1.4.1      Basic Concepts
1.4.2     Mean and Median
1.4.3     Range, Variance, and Standard Deviation
1.4.4     Quiz: Using Statistics to Analyze Data
1.4.5     Minitab Tools: Display Descriptive Statistics
1.4.6     Exercise: Descriptive Statistics
1.5        Summary
1.5.1      Objectives Review
Chapter 2: Statistical Inference
2.1         Introduction
2.1.1      Learning Objectives
2.2        Fundamentals of Statistical Inference
2.2.1      Basic Concepts
2.2.2     Random Samples
2.2.3    Quiz: Fundamentals of Statistical Inference
2.2.4    Minitab Tools: Random Sampling
2.3         Sampling Distributions
2.3.1      Basic Concepts
2.3.2     Sampling Distribution of the Mean
2.3.3    Quiz: Sampling Distributions
2.4         Normal Distribution
2.4.1      Basic Concepts
2.4.2    Probabilities Associated with a Normal Distribution
2.4.3     Probabilities Associated with the Sample Mean
2.4.4     Quiz: Normal Distribution
2.4.5    Minitab Tools: Cumulative Probabilities with a Normal Distribution
2.4.6    Exercise: Probabilities and Normal Distributions
2.5        Summary
2.5.1      Objectives Review
Chapter 3: Hypothesis Tests and
Confidence Intervals
3.1         Introduction
3.1.1      Learning Objectives
3.2         Tests and Confidence Intervals
3.2.1     Confidence Intervals
3.2.2     Hypothesis Testing
3.2.3     Using Hypothesis Testing to Make Decisions
3.2.4     Type I and Type II Errors and Power
3.2.5     Quiz: Tests and Confidence Intervals
3.3        1-Sample t-Test
3.3.1      Basic Concepts
3.3.2     Individual Value Plots
3.3.3    1-Sample t-Test Results
3.3.4     Assumptions
3.3.5    Quiz: 1-Sample t-Test
3.3.6    Minitab Tools: 1-Sample t-Test
3.3.7    Exercise: 1-Sample t-Test
3.4         2 Variances Test
3.4.1      Basic Concepts
3.4.2     Boxplots
3.4.3     2 Variances Test Results
3.4.4     Assumptions
3.4.5     Quiz: 2 Variances Test
3.4.6     Minitab Tools: 2 Variances Test
3.4.7     Exercise: 2 Variances Test
3.5        2-Sample t-Test
3.5.1      Basic Concepts
3.5.2     Individual Value Plot
3.5.3     2-Sample t-Test Results
3.5.4     Assumptions
3.5.5     Quiz: 2-Sample t-Test
3.5.6     Minitab Tools: 2-Sample t-Test
3.5.7     Exercise: 2-Sample t-Test
3.6         Paired t-Test
3.6.1      Basic Concepts
3.6.2     Individual Value Plots
3.6.3     Paired t-Test Results
3.6.4     Assumptions
3.6.5     Quiz: Paired t-Test
3.6.6     Minitab Tools: Paired t-Test
3.6.7     Exercise: Paired t-Test
3.7         1 Proportion Test
3.7.1      Basic Concepts
3.7.2       1 Proportion Test Results
3.7.3      Assumptions
3.7.4       Quiz: 1 Proportion Test
3.7.5       Minitab Tools: 1 Proportion Test
3.7.6       Exercise: 1 Proportion Test
3.8         2 Proportions Test
3.8.1      Basic Concepts
3.8.2     2 Proportions Test Results
3.8.3     Assumptions
3.8.4     Quiz: 2 Proportions Test
3.8.5     Minitab Tools: 2 Proportions Test
3.8.6     Exercise: 2 Proportions Test
3.9        Chi-Square Test
3.9.1      Basic Concepts
3.9.2     Chi-Square Test Results
3.9.3     Assumptions
3.9.4     Quiz: Chi-Square Test
3.9.5     Minitab Tools: Chi-Square Test
3.9.6     Exercise: Chi-Square Test
3.10       Summary
3.10.1    Objectives Review
Chapter 4: Control Charts
4.1         Introduction
4.1.1      Learning Objectives
4.2        Statistical Process Control
4.2.1      Basic Concepts
4.2.2     Patterns in Control Charts
4.2.3    Quiz: Statistical Process Control
4.3         Control Charts for Variables Data in Subgroups
4.3.1      Basic Concepts
4.3.2     R Charts
4.3.3     S Charts
4.3.4     Xbar Charts
4.3.5     Quiz: Control Charts for Variables Data in Subgroups
4.3.6    Minitab Tools: Xbar-R Chart
4.3.7     Exercise: Xbar-R Chart
4.4         Control Charts for Individual Observations
4.4.1      Basic Concepts
4.4.2     Moving Range Charts
4.4.3     Individuals Charts
4.4.4    Quiz: Control Charts for Individual Observations
4.4.5    Minitab Tools: I-MR Chart
4.4.6    Exercise: I-MR Chart
4.5         Control Charts for Attribute Data
4.5.1      Basic Concepts
4.5.2     NP and P Charts
4.5.3     C and U Charts
4.5.4     Quiz: Control Charts for Attributes Data
4.5.5     Minitab Tools: P Chart
4.5.6     Exercise: P Chart
4.6        Summary
4.6.1      Objectives Review
Chapter 5: Process Capability
5.1         Introduction
5.1.1      Learning Objectives
5.2        Process Capability for Normal Data
5.2.1      Basic Concepts
5.2.2     Assumptions
5.2.3     Testing for Normality
5.2.4    Quiz: Process Capability for Normal Data
5.2.5     Minitab Tools: Normality Test
5.2.6    Exercise: Assumptions for Process Capability
5.3         Capability Indices
5.3.1     Potential Capability: Cp and Cpk
5.3.2    Process Performance: Pp and Ppk
5.3.3     Sigma Level
5.3.4     Quiz: Capability Indices
5.3.5     Minitab Tools: Cp and Pp
5.3.6     Minitab Tools: Sigma Level
5.3.7     Exercise: Process Capability for Normal Data
5.4        Process Capability for Nonnormal Data
5.4.1     Transformations and Alternate Distributions
5.4.2     Box-Cox Transformation
5.4.3     Johnson Transformation
5.4.4     Alternate Distributions
5.4.5    Quiz: Process Capability for Nonnormal Data
5.4.6    Minitab Tools: Box-Cox Transformation
5.4.7     Minitab Tools: Johnson Transformation
5.4.8    Minitab Tools: Capability Analysis with Johnson Transformation
5.4.9     Minitab Tools: Alternate Distributions
5.4.10   Minitab Tools: Capability Analysis with Alternate Distributions
5.4.11   Exercise: Process Capability with Data Transformations
5.4.12   Exercise: Process Capability with Alternate Distributions
5.5        Summary
5.5.1      Objectives Review
Chapter 6: Analysis of Variance (ANOVA)
6.1         Introduction
6.1.1      Learning Objectives
6.2        Fundamentals of ANOVA
6.2.1      Basic Concepts
6.2.2     Graphs and Summary Statistics
6.2.3     Quiz: Fundamentals of ANOVA
6.3     One-Way ANOVA
6.3.1     Hypothesis Tests
6.3.2     F-Statistics and P-Values
6.3.3     Multiple Comparisons
6.3.4     Assumptions and Residual Plots
6.3.5     Quiz: One-Way ANOVA
6.3.6     Minitab Tools: One-Way ANOVA
6.3.7     Exercise: One-Way ANOVA
6.4     Two-Way ANOVA
6.4.1     Basic Concepts
6.4.2     Graphs
6.4.3     Hypothesis Tests
6.4.4     F-Statistics and P-Values
6.4.5     Assumptions and Residual Plots
6.4.6     Quiz: Two-Way ANOVA
6.4.7     Minitab Tools: Two-Way ANOVA
6.4.8     Exercise: Two-Way ANOVA
6.5     Summary
6.5.1     Summary of ANOVA
Chapter 7: Correlation and Regression
7.1          Introduction
7.1.1       Learning Objectives
7.2         Relationship Between Two Quantitative Variables
7.2.1      Basic Concepts
7.2.2      Scatterplot
7.2.3      Correlation
7.2.4     Quiz: Relationship Between Two Quantitative Variables
7.2.5    Minitab Tools: Scatterplot
7.2.6     Minitab Tools: Correlation
7.2.7     Exercise: Scatterplots and Correlation
7.3         Simple Regression
7.3.1      Basic Concepts
7.3.2      Regression
7.3.3     Hypothesis Tests and R2
7.3.4     Assumptions and Residual Plots
7.3.5     Quiz: Simple Regression
7.3.6     Minitab Tools: Simple Regression
7.3.7     Exercise: Simple Regression
7.4         Summary
7.4.1      Objectives Review
Chapter 8: Measurement Systems Analysis
8.1     Introduction
8.1.1     Learning Objectives
8.2     Fundamentals of Measurement Systems Analysis
8.2.1     Basic Concepts
8.2.2     Accuracy
8.2.3     Precision
8.2.4     Comparing Accuracy and Precision
8.2.5     Quiz: Fundamentals of Measurement Systems Analysis
8.3     Repeatability and Reproducibility
8.3.1     Basic Concepts
8.3.2     Gage R&R Studies
8.3.3     Quiz: Repeatability and Reproducibility
8.4     Graphical Analysis of a Gage R&R Study
8.4.1     Basic Concepts
8.4.2     Components of Variation
8.4.3     Xbar and R Charts
8.4.4     Interaction between Operator and Part
8.4.5     Comparative Plots
8.4.6     Gage Run Charts
8.4.7     Quiz: Graphical Analysis of a Gage R&R Study
8.4.8     Minitab Tools: Crossed Gage R&R Study
8.4.9     Minitab Tools: Gage Run Chart
8.4.10     Exercise: Graphical Analysis of a Gage R&R Study
8.5         Variation
8.5.1     Standard Deviation and Study Variation
8.5.2      Tolerance
8.5.3     Quiz: Variation
8.5.4    Exercise: Numerical Analysis of a Gage R&R Study
8.6        ANOVA with a Gage R&R Study
8.6.1     Variance Components
8.6.2     Analysis of Variance Tables
8.6.3    Quiz: ANOVA with a Gage R&R Study
8.6.4    Exercise: ANOVA Output for a Gage R&R Study
8.7         Gage Linearity and Bias Study
8.7.1      Basic Concepts
8.7.2      Gage Linearity
8.7.3      Gage Bias
8.7.4     Quiz: Gage Linearity and Bias Study
8.7.5     Minitab Tools: Gage Linearity and Bias Study
8.7.6     Exercise: Gage Linearity and Bias Study
8.8         Attribute Agreement Analysis
8.8.1      Basic Concepts
8.8.2     Binary Data
8.8.3     Nominal Data
8.8.4     Ordinal Data
8.8.5     Quiz: Attribute Agreement Analysis
8.8.6    Minitab Tools: Attribute Agreement Analysis with Binary Data
8.8.7     Minitab Tools: Attribute Agreement Analysis with Nominal Data
8.8.8     Minitab Tools: Attribute Agreement Analysis with Ordinal Data
8.8.9     Exercise: Attribute Agreement Analysis
8.9        Summary
8.9.1      Objectives Review
Chapter 9: Design of Experiments
9.1          Introduction
9.1.1      Learning Objectives
9.2         Factorial Designs
9.2.1      Basic Concepts
9.2.2     Creating Full Factorial Designs
9.2.3     Analyzing Full Factorial Designs
9.2.4     Quiz: Factorial Designs
9.2.5     Minitab Tools: Create a Full Factorial Design
9.2.6     Minitab Tools: Analyze a Full Factorial Design
9.2.7     Exercise: Create a Full Factorial Design
9.2.8    Exercise: Analyze a Full Factorial Design
9.3         Blocking and Incorporating Center Points
9.3.1      Blocking
9.3.2     Center Points
9.3.3     Analyzing Designs with Blocks and Center Points
9.3.4     Quiz: Blocking and Incorporating Center Points
9.3.5     Minitab Tools: Create a Factorial Design with Blocks and Center Points
9.3.6     Minitab Tools: Analyze a Factorial Design with Blocks and Center Points
9.3.7     Exercise: Create a Factorial Design with Blocks and Center Points
9.3.8     Exercise: Analyze a Factorial Design with Blocks and Center Points
9.4         Fractional Factorial Designs
9.4.1      Basic Concepts
9.4.2    Creating Fractional Factorial Designs
9.4.3    Analyzing Fractional Factorial Designs
9.4.4    Quiz: Fractional Factorial Designs
9.4.5    Minitab Tools: Create a Fractional Factorial Design
9.4.6    Minitab Tools: Analyze a Fractional Factorial Design
9.5        Response Optimization
9.5.1     Response Optimization
9.5.2     Quiz: Response Optimization
9.5.3     Minitab Tools: Response Optimization
9.5.4     Exercise: Response Optimization
9.6         Summary
9.6.1      Objectives Review
Khóa học Minitab