Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten

Kurslevel:
Einsteiger

Zielgruppe:
Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren

Voraussetzungen:
Grundlagen der Statistik

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen.

Themen:
A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments
Dauer:0.25 Tage
Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests

B. Varianzanalyse
Dauer:0.5 Tage
Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse

C. Experimente und Blockbildung
Dauer:0.25 Tage
Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate

D. Experimente und Faktorielles Design
Dauer:0.5 Tage
Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs

E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design
Dauer:0.5 Tage
Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs

Unsere dozenten

Unser Trainer für statistische Analyse und die Themen Design Of Experiments (DOE) und Statistische Qualitätskontrolle / Statistical Process Control (SPC) mit Minitab Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für DOE / SPC mit Minitab. Teilnehmer/innen seiner Minitab-Seminare sind vor allen Dingen Ingenieure und Naturwissenschaflter, aber auch Betriebswirte und Doktoranden, die für Statistik und SPC / DOE Minitab einsetzen wollen.

Veröffentlichungen:

• "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)


• "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)


• "Oracle SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-41-5)


• "SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-85-9)


• "SQL und relationale Datenbanken" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-52-1)

Erfahrung:
Projekte:
Als Berater konzipiert Herr Skulschus Analyseprozesse für DOE / SPC auf Basis von relationalen Datenbanken und Minitab. Zu seinen Kunden zählen Produktionsunternehmen sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung oder Forschung und Entwicklung.

Webseite:

• http://www.marco-skulschus.de


• http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus

Referenzkurse:

• Statistik - Induktive Statistik
• Statistik - Deskriptive Statistik I
• Dummy