Data & Inschrijving

Statistiek in de Praktijk

Begindatum:29-05-2018
Plaats:Leuven
Taal:Nederlands
Aantal dagen:3
Info:Data: 29, 30, 31 mei 2018
Prijs: € 1500

WAAROM STATISTIEK?
Na jaren van verwaarlozing in de industrie wordt statistiek (eindelijk) meer en meer erkend als één van de hoekstenen van “good decision making”. Statistische verwerking en validatie van resultaten krijgen niet langer de vermelding “gewenst” maar eerder de vermelding “vereist”. Dit geldt zowel voor conclusies in het analytisch lab als voor research resultaten.
Deze cursus vormt niet alleen een excellente basis voor andere statistiek of chemometrie cursussen, maar resulteert eveneens in tal van eye-openers en onmiddellijk implementeerbare kennis.

CURSUSOPZET
Tijdens de twee eerste dagen komen alle essentiële statistische begrippen en technieken aan bod. Dit verschaft de deelnemers een leidraad tot een correcte statistische analyse van experimentele of andere resultaten. De derde dag is een uitbreiding van de statistische toolbox met methoden zoals nested designs voor de identificatie van de belangrijkste bronnen van variatie (bv. voor een R&r studie) en polynoom regressie.
Theorie wordt afgewisseld met oefeningen op PC. De cases en oefeningen zijn gebaseerd op praktijksituaties uit de chemische industrie. 

CURSUS INCLUSIEF FOLLOW-UP COACHING
Elke deelnemer kan na de cursus beroep doen op onze gratis individuele follow-up coaching. Dit houdt in dat elke cursist, na het toepassen van de cursusmaterie op eigen cases, het advies en / of de ondersteuning van de trainer kan inroepen. Dit omvat een individuele follow-up sessie met de trainer en telefonische ondersteuning. Lees onze algemene voorwaarden.

DOELSTELLING
Deze cursus resulteert in een goed inzicht in statistiek en stelt de deelnemers in staat een goede keuze te maken uit het scala aan technieken, deze correct te hanteren en de resultaten correct te interpreteren.

DOELGROEP EN VOORKENNIS
Deze cursus richt zich tot wie in zijn dagelijks werk nood heeft aan een degelijke basis in statistisch denken, en wie met kennis van zaken de informatie vervat in statistische cijfers of grafieken wil kunnen interpreteren. Waar mogelijk worden theoretische details geschrapt, maar het verwerven van een ‘degelijke basis’ vergt uiteraard nog steeds een ‘flink stuk’ statistiek.
Er is geen voorkennis vereist, enige affiniteit met cijfers is wel een pluspunt.

CURSUSINHOUD

  • Beschrijvende statistiek
    • Grafische technieken: scatterplot, histogram, dotplot, boxplot, normal probability plot
    • Beschrijvende statistieken: gemiddelde, mediaan, variantie, IQR, ...
    • Beschrijving van de similariteit tussen variabelen: covariantie & correlatie
    • Autocorrelatie
  • 'Good Data collection Practice'
    • Representatieve sampling
    • Paarsgewijze vergelijkingen
  • Het werken met random variabelen (kansverdelingen)
    • Eigenschappen van de verdeling van random variabelen
    • Verdelingen voor discrete en continue variabelen: Binomiaal, Poisson, normaalverdeling, Weibull,  ...
  • Functies van random variabelen: de z-verdeling, χ2, t en de F-verdeling
  • Betrouwbaarheidsintervallen voor gemiddelden, verschil in gemiddelden, varianties, verhoudingen, capability indices, ...
  • Hypothesetoetsen 
    • hypothesetoetsen via betrouwbaarheidsintervallen
    • klassieke hypothesetoetsen
    • statistisch significant versus praktisch relevant
    • Type I en Type II fouten
    • Bepaling van de power en steekproefgrootte
  • One-way ANOVA
  • Random effecten en Nested ANOVA - Variantiecomponenten analyse (R&r studie)
  • Enkelvoudige lineaire regressie
  • Polynoomregressie 

Een aantal cases & toepassingen:

  • Detecteren en aantonen van een verandering in een proces
  • kwantificeren en beoordelen van het verschil tussen twee producten of systemen
  • de equivalentie van analyse methoden beoordelen
  • definiëren van specificaties, rekening houdend met de meetfouten bij de klant
  • berekenen van het effect van variatie ten gevolge meting, toevoeging en correctie op de producteigenschappen
  • berekening van de hoeveelheid data nodig om een bepaalde verbetering te kunnen detecteren
  • onderzoeken van het effect van verschillende types van een component op de product eigenschappen
  • identificatie van de belangrijkste bronnen van variatie
  • onderzoek naar het effect van een proces parameter op een karakteristiek

PRAKTISCH
Elke cursusdag gaat door van 9 tot ca. 17.00 uur. De kostprijs vermeld op het aanmeldingsformulier is inclusief lunches, cursusnota’s, de individuele follow-up coaching én één jaar toegang tot de Statistics-in-Practice gids via de Sherpa-app: een stap-voor-stap begeleiding bij het opzetten van proeven en de statistische analyse van data.
On-line aanmelden kan tot ten laatste 20 dagen voor aanvang.