So sánh các tỷ lệ bằng minitab
|
Minitab là một phần mềm phổ biến được sử dụng trong Lean Six Sigma để thực hiện các phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quá trình sản xuất. Minitab được sử dụng để thu thập dữ liệu, phân tích và hiển thị kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu. Khóa học sử dụng Minitab của iRTC sẽ giúp bạn cách sử dụng phần mềm Minitab để thực hiện các phân tích dữ liệu phổ biến như phân tích biến số, kiểm định giả thuyết, phân tích phương sai, hồi quy tuyến tính và phân tích hiệu quả. Với những người đang nghiên cứu và ứng dụng Lean Six Sigma thì khóa học Minitab này sẽ vô cùng hữu ích để phát huy tối đa năng lực. Show Tổng quan khóa học MinitabTrong Lean Six Sigma, Minitab được sử dụng để thực hiện nhiều phân tích dữ liệu phức tạp, bao gồm phân tích đồ thị tuần tự, phân tích độ dốc, phân tích biến thể, phân tích hiệu quả, kiểm định giả thuyết, hồi quy tuyến tính và nhiều phương pháp khác. Minitab cung cấp các công cụ phân tích và biểu đồ dữ liệu để giúp các chuyên gia Lean Six Sigma đánh giá dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng, và tìm ra giải pháp tối ưu cho các vấn đề sản xuất và quản lý chất lượng. Một số tính năng và chức năng quan trọng của Minitab bao gồm:
Với khóa học sử dụng Minitab của iRTC, bạn sẽ có cơ hội tiếp cận đầy đủ và áp dụng hiệu quả các công cụ và kỹ năng cần thiết khi nghiên cứu và triển khai dự án Lean Six Sigma tại doanh nghiệp. Mục tiêu khóa học cách sử dụng MinitabThông qua khóa học iRTC sẽ giúp học viên:
Đối tượng của khóa học cách sử dụng MinitabBất kỳ ai muốn học cách sử dụng Minitab
Điều kiện tham gia khóa họcHọc viên mang theo Laptop để tham gia khóa học, được hỗ trợ cài đặt phần mềm. Hình thức đào tạoVới nhiều năm kinh nghiệm sử dụng phần mềm Minitab, trong lĩnh vực Lean Six Sigma, lĩnh vực phân tích thống kê, kiểm định,...học viên sẽ được các chuyên gia đào tạo theo hình thức cầm tay chỉ việc. Được chia sẽ các kinh nghiệm, kỹ năng dễ dàng tiếp thu được cách sử dụng, áp dụng nhanh chóng được kiến thức vào thực tế công việc. Phần mềm thống kê Minitab cung cấp khoảng tin cậy cho các phương tiện, ví dụ, thông qua menu Graphs > Interval Plot. Khoảng tin cậy để so sánh từng cặp các phương tiện từ Mô hình tuyến tính chung (General Linear Model) bằng cách nhấp vào Stat> ANOVA> General Linear Model> Comparisons. Bạn có thể vẽ các khoảng tin cậy cho các ước tính khác từ các mô hình phức tạp hơn, trong Minitab. Bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết phương pháp vẽ biểu đồ tin cậy trên Minitab bản quyền. Khoảng tin cậy đối xứng Nếu khoảng tin cậy của bạn là đối xứng, nghĩa là có dạng (ước lượng điểm +/- biên sai số), hãy làm theo ví dụ ở đây. Dữ liệu từ một nghiên cứu về cách thu hoạch hạt giống từ hoa loa kèn bản địa . Một mô hình đã được trang bị để cung cấp ước tính về số lượng hạt trung bình được thu hoạch trong mỗi điều kiện trong số bốn điều kiện xử lý; mô hình này được điều chỉnh cho hiệp biến. Để vẽ các khoảng tin cậy được quan tâm, các ước tính và giới hạn khoảng tin cậy được nhập vào trang tính Minitab, như được hiển thị bên dưới. Cột đầu tiên là nhóm điều trị, cột thứ hai cho biết giá trị nào được bao gồm (điều này giúp kiểm tra) và cột thứ ba cung cấp giá trị số. Truy cập vào Graph > Interval Plot > One Y With Groups. Đối với các biến Graph, hãy nhập dữ liệu từ cột Value; đối với các biến Categorical để phân nhóm, hãy nhập dữ liệu từ cột Treatment. Sau đó bấm OK. Biểu đồ bạn nhận được sẽ trông giống như thế này, nhưng nó chưa chính xác: Các giới hạn không chính xác, vì Minitab sử dụng ba giá trị trong mỗi xử lý như ba quan sát riêng biệt. Để sửa lỗi này, hãy mở biểu đồ để chỉnh sửa nó. Sau đó nhấp vào các thanh. Trong Option, hãy thay đổi lỗi Type of Interval error thành Standard error với Multiple có giá trị 1.732, như được hiển thị bên dưới. Sau đó bấm OK. Kiểm tra xem các giới hạn bây giờ có tương ứng với các giá trị chính xác của chúng hay không. Bạn nên xóa nhãn có nội dung “Individual standard deviations are used to calculate the intervals” (Độ lệch chuẩn riêng lẻ được sử dụng để tính toán các khoảng thời gian). Tính năng này dùng để tạo một biểu đồ chuyên biệt. Xem phiên bản cuối cùng của biểu đồ này bên dưới, nơi các cải tiến khác cũng đã được thực hiện: Khoảng tin cậy không đối xứng Khoảng tin cậy có thể không đối xứng, có nghĩa là ước tính không nằm ở trung tâm của khoảng tin cậy. Ví dụ, khoảng tin cậy cho các hệ số tương quan không cần đối xứng. Dữ liệu được xem xét ở đây là từ một thử nghiệm về phòng ngừa té ngã ở người cao tuổi . Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trên Tạp chí Y khoa Anh , và bao gồm một bảng về tỷ lệ tỷ lệ ngã hàng năm ở mỗi nhóm trong số bảy nhóm, so với nhóm không can thiệp. Khoảng tin cậy 95% cũng được cung cấp. Các ước tính và giới hạn khoảng tin cậy như đã nhập trong Minitab được hiển thị bên dưới: Sử dụng Graph > Individual Value Plots (Các lô giá trị riêng lẻ) > One Y With Groups. Đối với các biến Graph, hãy nhập giá trị cột Value; đối với các biến Treatment để nhóm, hãy nhập giá trị cột Treatment rồi đến giá trị cột Point, theo thứ tự đó. Trước khi bạn nhấp vào OK, hãy nhấp vào Scale and check the box để Chuyển các giá trị và tỷ lệ danh mục. Sau đó bấm OK. Biểu đồ của bạn sẽ giống như biểu đồ bên dưới. Cần có một số chỉnh sửa đối với biểu đồ để biểu đồ có định dạng phù hợp. Nhấp để chỉnh sửa biểu đồ. Đầu tiên, nếu bạn muốn căn chỉnh ba giá trị cho mỗi treatment trên một dòng và xóa nhãn cho biến có tên là “Point”. Dưới đây là các bước: • Nhấp đúp vào trục Y để xem các tùy chọn Edit Scale. Trên tab Sacle, bỏ chọn Gap within clusters và đặt giá trị thành -1, như thế này: |
