Minitab-Grundlagen für Servicequalität (MCT*)

Nächste Termine

No events

Im Kurs "Minitab-Grundlagen für Servicequalität" wird der sichere Umgang mit der Minitab-Oberfläche und den grundlegenden Minitab-Tools durch "Learning-by-Doing" vermittelt. Dabei erwerben die Teilnehmer folgende Fähigkeiten:

• die Anwendung verschiedener Methoden, um Daten einzulesen, zu organisieren und grafisch aufzubereiten
• den Einsatz grundlegender statistischer Auswertemethoden wie Hypothesentests und Konfidenzintervalle, ANOVA, Korrelation und Regression, mit denen grafische Analyseergebnisse durch statistische Tests untermauert werden können
• die Voraussetzungen von statistischen Tests zu überprüfen und Abschätzungen zu Stichprobenumfang und Trennschärfe mit Minitab durchzuführen
• anhand praxisorientierter Beispiele geeignete grafische und statistische Auswertemethoden anzuwenden und zu interpretieren
• Ergebnisse in einem Report zu präsentieren und sich wiederholende Analysen über ein einfaches Makro automatisiert auszuwerten

Die erlernten grafischen und statistischen Werkzeuge werden zur Datenanalyse in Geschäfts-, Transaktions- und Dienstleistungsprozessen herangezogen.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

"Minitab-Grundlagen für Servicequalität" entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: "Minitab Essentials for Service Quality".

Kursinhalte

Arbeiten mit Minitab (übergreifend über die Kursinhalte und Tage)

• Projektaufbau- und Projektmanagement
• Umgang mit dem Project Manager und der Minitab-Dateiverwaltungsstruktur
• Verwendung der Fenster, Menüs und Werkzeugleisten
• Datenimport und Datenmanagement
• Erstellen und Editieren von Grafiken
• Erstellen und Interpretieren von beschreibenden Statistiken

1. Teil

Hypothesentests: Stetige Daten

• Überprüfen der Nullhypothese mit t-Tests und Vertrauensintervallen
• Bewerten der Trennschärfe eines Hypothesentests
• t-Test bei einer Stichprobe, t-Test bei zwei Stichproben, t-Test für verbundene Stichproben

Hypothesentests: Attributive Daten

• Test von Anteilen bei einer Stichprobe
• Vergleich zweier Anteile
• Fishers Exakter Test
• Chi-Quadrat-Test

Äquivalenztests (optional)

• Äquivalenztest bei zwei Stichproben

2. Teil

Varianzanalyse (ANOVA)

• Bewerten der Trennschärfe einer Varianzanalyse
• Voraussetzungen für die Durchführung einer Varianzanalyse
• Einfache Varianzanalyse
• Allgemeines lineares Modell (GLM) und multiple Vergleiche

Korrelation und Regression

• Korrelationsanalyse
• Einfache lineare Regression und Polynomiale Regression

Multiple Korrelation und Regression

• Durchführung einer Regressionsanalyse mit mehreren unabhängigen Variablen