1 Minitab Training 2018!"#$%&'!()#*$+)*,-.#/01! #,!23")

Minitab

3%45& :19 ; 4 <1,.7'6=>, 62 ; 31 :

Minitab# 7'68%!1=&, /91

Minitab

Inc?#"@(7'67) 19 - :5A9),!23")"!(2%1!"BC-3)4)08%!1=&,????????

2 หล กส ตร : Minitab Essential I ( 1 หร อ 2 ว น) (Minitab Basic and Hypothesis Testing) ว ตถ ประสงค : เป นหล กส ตรสำหร บผ เร มต นใช งาน โปรแกรม Minitab เราแบ งเน อหาออกเป น 2 ส วน โดยส วนท 1 เร ยนร ส วนประกอบต างๆของ Minitab การจ ดการข อม ล การสร างกราฟ และหาค าทางสถ ต ต างๆได ส วนท 2 เร ยนร พ นฐานการหาช วงความเช อม น การทดสอบสมมต ฐานและการหาจำนวนทดสอบ หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : ไม ม Part 1 (ว นท 1) Chapter 1: Overview of Minitab (What's Minitab?,Opening a new project in Minitab, Navigaing in Minitab,Minitab Project) Chapter 2: Introduction to Minitab (Subsetting the worksheet,extracting from date/time data, Brushing data points,time Series Plot, Boxplot, Importing data from Excel, Access, Descriptive Statistics,Pareto Chart Calculator and Text Function,Creating an Exec file) Part 2 (ว นท 2) Chapter 3: Hypothesis Tests: Continuous Data (What is Hypothesis test?, 1-Sample t-test, Testing the assumption of normality,c onfidence Interval, Power and Sample Size, 2-Sample t-test, Comparing Variances, Paired t-test) Chapter 4: Hypothesis Tests: Attribute Data (1-Proportion, 2-Proportions Tests,Power and Sample Size, Tally Individual variables and Bar Charts,Chi-Square Test) Chapter 5: Equivalence Testing (Equivalence Test 1-Sample, 2-Sample, Power and Sample Size,Paired equivalence test) CODE : MTB-01

3 หล กส ตร : Minitab Essential II (1 ว น) (Analysis of Variance, Correlation and Regression) ว ตถ ประสงค : เป นหล กส ตรการว เคราะห หลายต วแปร โดยม งไปท การว เคราะห ข อม ลท เป น Variable ต อเน อง เร ยนร การว เคราะห ต อจาก Basic Analysis ท เป นการ ว เคราะเห แบบต วแปรเด ยว หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I Chapter 1 : Analysis of Variance (One-way ANOVA,Power and Sample Size, Test for Equal Variances,Checking Normality, Residual Plots,Pairwise comparisons, Two-way ANOVA,Blocked ANOVA, Main Effects and Interaction Effects plot, General Linear Model) Chapter 2 : Correlation and Simple Regression (Correlation,Simple Regression, The least squares regression line, Confidence and prediction intervals, Residual plots,polynomial Regression, Checking for a build order effect, Response Optimizer) Chapter 3 : Multiple Correlation and Regression (Multiple variable correlation,matrix plot, Multiple Regression,Residual Model Diagnostics, Best Subsets Regression,Stepwise Regression, Backward Elimination,Forward Elimination) CODE : MTB-02

4 หล กส ตร : Statistical Analysis for Attribute Data ( 1 ว น) (Proportion Test, Chi-Square, Logistic Regression) ว ตถ ประสงค : เป นหล กส ตรปร บปร งจากห วข อต างๆ ท เก ยวข องก บการว เคราะห ข อม ลน บ(Attribute) เน อหาจะเร มจากทบทวนพ นฐานการว เคราะห ข อม ลน บ ในหล กส ตร Essential I, เร ยนร เทคน คเพ มเต มในเร อง ของ Binary Response และ Logistic Regression หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I,II Essential I - Chapter 4 : Hypothesis Test : Attribute Data (1-Proportion Test, 2-Proportion Test,Power and Sample Size, Tally Individual variables and Bar Charts,Chi-Square Test, 1-Sample Poisson Rate Test) Statistical Modeling - Chapter 3 : Logistic Regression (Binary Logistic Regression,Fitting a Model, Reducing the Model,Visualizing the relationship, Odds ratio for continuous/categorical predictors, Nominal Logistic Regression,Logit model) DOE in Practice - Chapter 6 : Binary Response (Binary logistic regression,initial Model, Reducint the model, Odd ratios for the logit model,viewing the prediction equation) CODE : MTB-03

5 หล กส ตร : Statistical Quality Analysis-SQA ( 2 ว น) (Measurement System, Control Chart,Capability Analysis) ว ตถ ประสงค : เป นหล กส ตรการประย กต ใช สถ ต ก บงาน ด านค ณภาพ โดยประกอบด วย 3 ห วเร องหล กๆค อ การว เคราะห ระบบการว ดท งกรณ ข อม ลว ดและข อม ลน บ ส วนท 2 เป นเร องหล กการและการประย กต ใช สถ ต ก บ งานด านควบค มค ณภาพ เร ยนร แผนภ ม ควบค มแบบต างๆ และส วนส ดท ายค อการว เคราะห ความสามารถกระบวนการ หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I Chapter 1 : Gage Studies for Continuous Data (Measurement System Variation,Gage R&R study (crossed), Probabilities of Misclassification,Gage Run Chart, Gage R&R Study (Nested),Gage Linearity and Bias Study) Chapter 2 : Attribute Agreement Analysis (Attribute Agreement Analysis with Binary Data, Fleiss's kappa statistics,attribute Agreement Analysis with Nominal Data,Attribute Agreement Analysis with Ordinal Data,Kendall's coefficienct of concordance) Chapter 3 : Control Charts : Continuous Data (Xbar and R Charts,Special Causes,Estimating parameters by groups,xbar and S Charts,I-MR Charts) Chapter 4 : Control Charts : Attribute Data What are attribute data?,binomail Distribution, P Chart, Laney Charts (P' and U'),Poisson Distribution, U Chart and C Chart) Chapter 5 : Capability Analysis : Continuous Data (Capability Analysis with Normal Data,Assessing capability analysis assumptions,capability Analysis with nonnormal Data, Identifying an appropriate distribution,johnson Transformation) Chapter 6 : Capability Analysis : Attribute Data (Capability Analysis - Binamial,Capability Analysis - Poisson) CODE : MTQ-01

6 หล กส ตร : Analysis of Nonnormal Data for Quality ( 1 ว น) (Assumption,Capability analysis, Analyzing Nonnormal data) ว ตถ ประสงค : เคร องม อการว เคราะห ส วนใหญ ในงาน ด านค ณภาพม สมมต ฐานข อม ลม ร ปแบบการแจกแจง เป นแบบปกต (Normal) ซ งเป นต วแทนของการ กระบวนการท เสถ ยร แต ในบางสถานการณ ท ข อม ล ไม ได ม ร ปแบบด งกล าว หล กส ตรน เร ยนร ถ งสาเหต และแนวทางการว เคราะห ในกรณ ท ข อม ลท ไม ได ม การแจกแจงแบบปกต หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I, Statistical Quality Analysis Chapter 1 : Detecting Nonnormal Data (What are the causes of nonnormality?, Why does the distribution matter?,identifying the Distribution, Testing the assumption of normality,exponential,weibul Distribution, Data with poor measurement resolution,verifying model assumptions) Chapter 2 : Review of Capability Analysis (Understand the assumptions,capability Sixpack) Chapter 3 : Analyzing Nonnormal Data with High Sensitivity (Individual distribution identification, Capability analysis with Johnson transformation, Capability analysis with a nonnormal distribution, Adding a confidence level,mixture of distributions,calculate Ppk, Nonparametric analysis,nonparametric tolerance interval, Regression with nonnormal data) Chapter 3 : Analyzing Nonnormal Data with Moderate/Low Sensitivity (Analyzing Nonnormal data,1-sample t-test, Central Limit theorem, One Sample sign test,individual chart,box-cox transformation, Capability analysis with adjusted standard deviation) CODE : MTQ-02

7 หล กส ตร : Reliability Analysis ( 2 ว น) (Introduction to Reliability and Advanced Reliability) ว ตถ ประสงค : ม ต ด านค ณภาพท สำค ญอ กต วหน งค อ เร องของอาย การใช งานของผล ตภ ณฑ หร อการท ส นค า จะทนหร อม ความสามารถเหม อนเด มตลอดอาย การใช งาน หล กส ตรน เร ยนร การว เคราะห เร องของโอกาสท ผล ตภ ณฑ ท ใช งานอย จะพ งหร อเส ยหายไปในช วงเวลาท เรากำหนด ภายใต สภาวะการใช งานปกต และการว เคราะห ในเง อนไข การใช งานต างๆ หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I, Statistical Quality Analysis Introduction to Reliability Chapter 1 : Introduction to Reliability (Reliability Distributions,Censored Data,Weibull shape parameter, Obtaining reliability estimates,waranty Analysis,Waranty Prediction, Threshold Parameters) Chapter 2 : Reliability Test Planning (Estimation Test Plans,Smallest Extreme Value Distribution, Demonstration Test Plans,Bayes Analysis) Chapter 3 : Multiple Failure Modes (System Reliabilty,Fitting multiple failure modes) Chapter 4 : Nonparametric Distribution Analysis Chapter 5 : Repairable Systems Reliability (Nonparametric growth curve,evaluating the failure rate over time, Evaluating cost of repairs over time,parametric Growth Curve, Using the homogeneous Poisson process) Advanced Reliability Chapter 1 : Comparing Reliability Distributions (Comparing Two Groups,Comparing Parameters) Chapter 2 : Regression with Life Data (Model and assumptions,fitting a reduced model,making predictions, Risk Analysis,Calculating Survival Probabilities and Lifetimes) Chapter 3 : Accelerated Lif Testing (The accelerated life test model,testing for equal shape, Analyzing the data,accelerated life test plans,specifying parameters, Specifying test stresses,creating probability plots) Chapter 4 : Probit Analysis CODE : MTQ-03

8 หล กส ตร : Factorial Designs ( 2 ว น) (DOE : Design and Analysis of Experiment, Full and Fractional Factorials) ว ตถ ประสงค : ในแนวทางการปร บปร งค ณภาพหร อ งานว จ ยต างๆ ล วนแล วแต เป นการทดลอง ทดสอบ เพ อค นหาสภาวะหร อเง อนไขของกระบวนการใหม เพ อให ได ค าต ำส ด ส งส ดหร อค าเป าหมาย การทำการ ทดลองแบบไร แผนหร อไม ม ความร ความเข าใจ จะทำ ให การสร ปผลบางคร งเป นไปอย างไร ท ศทาง หล กส ตรน เป นหล กส ตรเบ องต นของการเร ยนร การ ออกแบบการทดลอง และการว เคราะห ผลการทดลอง ท กร ปแบบ โดยเน อหาจะประกอบด วย Full Factorial, Fractional Factorial Designs รวมถ งการหาเง อนไข จากโมเดลท ได จากการทดลอง หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Minitab Essential I,II Chapter 1 : Overview of Designed Experiments (Guideline for using designed experiments, Experimental designs in Minitab) Chapter 2 : Introduction to Factorial Designs (Factorial Designs,Full factorial designs,defining factor effects, Verifying model assumptions,visualizing the best setting combination,response Optimizer) Chapter 3 : Full Factorial Designs (Power and Sample Size,Adding blocks to the model, Creating a factorial design,fitting the model, reducing the model, Analyze model and effects plots,verifying model assumptions) Chapter 4 : Fractional Factorial Designs (Create a 1/4-fraction design,analyze a fractional factorial design, Fitting a model, Fitting a reduce model, Create a 1/2-fraction design,adding center points to evaluate curvature,visualizing lack of fit for a linear model) Chapter 5 : Multiple Response Optimization (Verifying the design and adding response data, Fitting the initial model,reducing the model, Optimizing multiple responses, Finding the region of optimal response) CODE : MTD-01

9 หล กส ตร : Response Surface Designs ( 1 ว น) (Central Composite, Box-Behnken Designs,Path of Steepest Ascent) ว ตถ ประสงค : เร ยนร การออกแบบการทดลองใน ล กษณะเส นโค งหร อต องการท จะหาเง อนไขท ส ง หร อต ำส ด ต องม ความร เร องการออกแบบการทดลอง แบบ Factorial เป นพ นฐานก อน โดยเน อหาจะ ประกอบด วยแบบการทดลองแบบ Central Composite และ Box-Behnken Designs หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Factorial Designs Chapter 1 : Central Composite and Box-Behnken Designs (Response Surface Methodology,Central Composite Designs, Creating a design,visualizing design points,evaluating orthogonality, Fitting the initial model,checking model assumptions, Optimizing the response,making predictions at the optimal settings, Box-Behnken Designs,Creating a design,viewing a Box-Behnken design, Removing blocks from the model,finding the optimal settings, Response Surface with a Categorical Factor) Chapter 2 : Sequential Experimentation (Create a sequential design,finding the optimal settings, Path of Steepest Ascent,Visualizing the direction of steepest ascent, Calculating points along the path,augmenting a Factorial Design, Randomizing the axial block,finding the optimal settings) Chapter 3 : Multiple Response Optimization (Face-centered central composite designs,finding the initial model, Finding a reduced model,finding the optimal settings, Finding the region of optimal response) CODE : MTD-02

10 หล กส ตร : DOE in Practice - Robust Parameter Designs (1 ว น) (Variance reduction techniques, Analyze Variability and Taguchi Designs) ว ตถ ประสงค : เป นหล กส ตรปร บปร งท ค ดเล อกจาก ห วข อในหล กส ตร DOE in Practice โดยเน นท เคร องม อทางสถ ต ท เน นไปในเร องการทดลองท ม ว ตถ ประสงค เพ อลดความผ นแปรของกระบวนการ เน อหาประกอบด วย Analyze Variability, ANCOVA และ Taguchi Designs หล กส ตรท ควรเร ยนก อนหน า : Factorial Designs Chapter 1 : Analyze Variability (Pre-Process Responses for Analyze Variability, Develop a model for the response variation,reducing the Model, Fitting a Model,Optimizing the process) Chapter 2 : DOE with a Covariate (Analysis of Covariance,Checking factors for covariate balance, Accounting for the covariate,defining a blocking variable, Analyzing covariance) Chapter 9 : Taguchi Static Designs (Introduction to Taguchi designs,quality loss function, Create a Taguchi design,using design tables,using linear graphs, Using interaction tables,including the noise factors, Analyzing a Taguchi design,choosing the signal-to-noise ratio, Reducing the model) Chapter 10 : Taguchi Dynamic Designs (When to use a Taguchi Dynamic design,identifying signal factors, Assigning columns,visualizing the S/N ratio) CODE : MTD-03