Hypothesentests

Was bedeutet das?

Hypothesentests helfen zu beurteilen, ob ein beobachteter Unterschied oder Zusammenhang durch zufällige Streuung der Daten entstanden sein könnte. So lässt sich beispielsweise untersuchen, ob zwei Maschinen unterschiedliche Ergebnisse liefern oder ob eine Verbesserung einen Prozess verändert hat.

Ein Testergebnis trifft keine Entscheidung für uns. Wir müssen auch die Qualität der Daten, die Voraussetzungen der Methode und die praktische Bedeutung des Ergebnisses für den untersuchten Prozess beurteilen.

Ziel der Schulung

Die Teilnehmenden lernen, eine Null- und eine Alternativhypothese zu formulieren, einen zum Datentyp passenden Test auszuwählen, die erforderliche Stichprobengröße zu bestimmen sowie den p-Wert, das Konfidenzintervall und die Größe des beobachteten Unterschieds zu interpretieren.

Die Übungen führen sie mit Statystyka anhand von Beispielen aus Qualitätsmanagement und Prozessverbesserung durch. Besonderes Augenmerk gilt dem Unterschied zwischen statistischer Signifikanz und praktischer Bedeutung.

Für wen ist die Schulung gedacht?

Die Schulung richtet sich an:

• Mitarbeitende im Qualitätsmanagement,
• Mitarbeitende in der kontinuierlichen Verbesserung,
• Prozessingenieurinnen, Prozessingenieure und Technologen,
• Personen, die Lean-Six-Sigma-Projekte durchführen,
• Personen, die Versuche, Messungen und umgesetzte Änderungen auswerten.

Organisation der Schulung

Die Schulung dauert einen oder zwei Tage, je nach gewünschtem Detaillierungsgrad und der Anzahl der Analysen, die die Teilnehmenden durchführen sollen. Die eintägige Variante konzentriert sich auf die Grundlagen der statistischen Inferenz und ausgewählte Tests. Die zweitägige Variante bietet Zeit, mehr Methoden zu üben, ihre Voraussetzungen genauer zu prüfen und Ergebnisse ausführlicher zu interpretieren.

Fragen Sie nach dem ausführlichen Schulungsprogramm.

Beispielprogramm der zweitägigen Schulung

Tag 1 - Grundlagen und Vergleich von Ergebnissen

• Nullhypothese und Alternativhypothese.
• Zentraler Grenzwertsatz - Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit auf der Grundlage einer Stichprobe.
• Fehler erster und zweiter Art, Signifikanzniveau, p-Wert und Konfidenzintervall.
• Bestimmung der Stichprobengröße vor der Datenerhebung.
• Datentypen und Auswahl eines geeigneten Tests.
• Normalitätstest, Beurteilung der Verteilung und Varianztest.
• t-Test für zwei unabhängige Gruppen.
• Gepaarter t-Test für Messungen vor und nach einer Änderung.
• ANOVA für mehrere Gruppen und Analyse der Residuen.

Tag 2 - Ereignisdaten und Zusammenhänge zwischen Variablen

• Test für zwei Anteilswerte, beispielsweise zum Vergleich der Anteile fehlerhafter Produkte.
• Test für zwei Poisson-Raten, beispielsweise zum Vergleich der Fehlerzahlen bezogen auf die Produktionsmenge.
• Chi-Quadrat-Test für kategoriale Daten.
• Korrelation und Prüfung der Hypothese, dass kein linearer Zusammenhang besteht.
• Regression - Signifikanz der Koeffizienten, Beurteilung des Modells und Analyse der Residuen.
• Statistische Signifikanz und praktische Bedeutung.
• Abschlussübung - selbstständige Auswahl einer Methode, Datenanalyse und Formulierung einer Schlussfolgerung für den untersuchten Prozess.

Kosten der Schulung

Der Preis einer firmenspezifischen Schulung wird individuell vereinbart. Er hängt von der Dauer und dem Umfang der Übungen ab. Die Nutzung von Statystyka ist kostenlos.

Fragen Sie nach dem Schulungsumfang und einem individuellen Angebot.