Corso base di analisi statistica con Minitab

Lezione 1 • Che cos'è l'analisi statistica

Definisce la statistica, il suo ruolo nel processo decisionale e i tipi di dati. Stabilisce il quadro concettuale che tutti gli strumenti successivi di Minitab applicheranno.

Lezione 2 • Inserimento e gestione dei dati

Tratta l'inserimento dei dati, la denominazione delle colonne e le operazioni di base sul foglio di lavoro. Una corretta struttura dei dati è un prerequisito per un'analisi accurata in tutto il corso.

Lezione 3 • Importazione di origini dati esterne

Dimostra l'importazione di dati da fogli di calcolo e file di testo in Minitab. Collega la raccolta di dati del mondo reale all'ambiente di analisi di Minitab.

Lezione 1 • Misure di tendenza centrale

Calcola media, mediana e moda utilizzando il comando Visualizza statistiche descrittive di Minitab. Queste misure costituiscono la base per confrontare gruppi e rilevare spostamenti.

Lezione 2 • Sottoinsiemi e filtraggio dei dati

Applica gli strumenti di sottoinsieme dei dati di Minitab per isolare le osservazioni pertinenti. Il filtraggio consente un'analisi mirata dei sottogruppi identificati nell'esplorazione descrittiva.

Lezione 3 • Tabelle di frequenza e distribuzioni

Crea tabelle di frequenza e istogrammi per rivelare la forma della distribuzione dei dati. La forma della distribuzione informa la scelta dei test parametrici o non parametrici in seguito.

Lezione 4 • Misure di variabilità

Quantifica la dispersione utilizzando campo di variazione, varianza e deviazione standard in Minitab. Comprendere la variabilità è essenziale per il controllo di processo e la verifica delle ipotesi.

Lezione 1 • Concetti fondamentali di probabilità

Rivede le regole di probabilità, gli eventi e le distribuzioni a livello applicativo. Fornisce le basi teoriche necessarie per interpretare i p-value e gli intervalli di confidenza.

Lezione 2 • Altre distribuzioni comuni

Introduce le distribuzioni binomiale, di Poisson e t utilizzando gli strumenti di distribuzione di Minitab. Riconoscere la distribuzione corretta garantisce calcoli di probabilità accurati.

Lezione 3 • La distribuzione normale in Minitab

Utilizza il menu Calc > Distribuzioni di probabilità di Minitab per calcolare le probabilità normali. Costruisce l'intuizione per la curva a campana che è alla base della maggior parte dei test parametrici.

Lezione 1 • Test per un campione in Minitab

Esegue test t e z per un campione per la media utilizzando il menu Stat di Minitab. Fornisce la prima esperienza pratica che collega la logica delle ipotesi all'output del software.

Lezione 2 • Quadro di verifica delle ipotesi

Stabilisce le ipotesi nulla e alternativa, gli errori di tipo I e II e i p-value. Questo quadro governa ogni test statistico eseguito nei capitoli successivi.

Lezione 3 • Fondamenti degli intervalli di confidenza

Spiega il livello di confidenza, il margine di errore e l'ampiezza dell'intervallo. Gli intervalli di confidenza quantificano l'incertezza della stima prima che vengano introdotti i test di ipotesi formali.

Lezione 4 • Test per due campioni e appaiati

Confronta due gruppi o osservazioni appaiate utilizzando il test t per due campioni e il test t per campioni appaiati di Minitab. Estende la verifica delle ipotesi a scenari aziendali e di processo comparativi.

Lezione 1 • Concetti di ANOVA a una via

Spiega la logica della scomposizione della varianza in componenti tra gruppi ed entro i gruppi. Collega l'ANOVA al quadro di verifica delle ipotesi stabilito nel Capitolo 4.

Lezione 2 • Diagnostica dei residui dell'ANOVA

Convalida le assunzioni dell'ANOVA utilizzando grafici dei residui, test di normalità e verifiche di varianze uguali. I fallimenti diagnostici guidano azioni correttive come le trasformazioni.

Lezione 3 • Esecuzione dell'ANOVA a una via in Minitab

Esegue l'ANOVA a una via utilizzando il menu Stat > ANOVA di Minitab e interpreta la tabella di output. La pratica pratica rafforza la connessione tra il rapporto F e le decisioni basate sul p-value.

Lezione 4 • Confronti multipli post-hoc

Applica i confronti di Tukey, Fisher e Dunnett per identificare quali coppie di gruppi differiscono. I test post-hoc prevengono un errore di tipo I inflazionato quando si confrontano più coppie.

Lezione 1 • Analisi di correlazione in Minitab

Calcola i coefficienti di correlazione di Pearson e di Spearman e testa la loro significatività. La correlazione quantifica l'associazione lineare prima che vengano costruiti i modelli di regressione.

Lezione 2 • Regressione lineare multipla

Estende la regressione a più predittori e applica metodi di selezione delle variabili in Minitab. La regressione multipla affronta relazioni complesse del mondo reale con diversi fattori influenti.

Lezione 3 • Regressione lineare semplice

Adatta un modello a linea retta a un predittore e una risposta utilizzando il menu Regressione di Minitab. Gli studenti interpretano pendenza, intercetta e R-quadro per la previsione pratica.

Lezione 4 • Diagnostica e assunzioni di regressione

Valuta linearità, indipendenza, omoschedasticità e normalità utilizzando i grafici dei residui di Minitab. Le violazioni delle assunzioni identificate qui guidano le correzioni del modello statistico nella sezione successiva.

Lezione 1 • Carte di controllo per variabili

Costruisce carte Xbar-R, Xbar-S e I-MR per dati continui in Minitab. Le carte per variabili tracciano simultaneamente la media e la dispersione del processo per un monitoraggio completo del processo.

Lezione 2 • Carte di controllo per attributi

Costruisce carte p, np, c e u per dati di conteggio e proporzione in Minitab. Le carte per attributi estendono il monitoraggio del processo ai tassi di difettosità e ai conteggi di unità non conformi.

Lezione 3 • Fondamenti delle carte di controllo

Introduce la variazione per cause comuni e cause speciali e la logica dei limiti di controllo. Questo fondamento concettuale determina quando un processo richiede un intervento.

Lezione 4 • Analisi della capacità di processo

Calcola gli indici Cp, Cpk, Pp e Ppk utilizzando il comando Analisi di capacità di Minitab. Gli indici di capacità collegano la variazione del processo ai limiti di specifica per il reporting di qualità.

Lezione 1 • Creazione di report statistici professionali

Compila grafici, tabelle e testo in report Minitab rifiniti ed esporta. Un output professionale comunica i risultati in modo chiaro a un pubblico tecnico e non tecnico.

Lezione 2 • Test chi-quadrato in Minitab

Applica il test chi-quadrato di bontà di adattamento e di indipendenza ai dati categorici. I test chi-quadrato estendono la verifica delle ipotesi a domande di frequenza e associazione.

Lezione 3 • Analisi dei sistemi di misura

Conduce studi Gage R&R per quantificare la variazione del sistema di misura in Minitab. Una misurazione affidabile è un prerequisito per conclusioni valide sul controllo di processo e sulla regressione.

Lezione 4 • Automazione dell'analisi con macro

Registra ed esegue macro di Minitab per automatizzare attività analitiche ripetitive. L'automazione riduce gli errori e accelera il reporting in ambienti analitici ad alto volume.