|
Betimsel İstatistik eğitiminin sonunda katılımcılar veri tiplerini ayırt edebilecek ve kurumunuzun sağlayacağı paket programlar aracılığı ile verilerin normal dağılıp dağılmadığı kontrol ederek başvurmaları gereken yaklaşıma karar verebilecekler, verileri betimsel istatistik yardımıyla tablolar ve grafikler ile özetleyebilecek, güvenilirlik analizi yaparak sonuçları yorumlayabilecekler (seçilmiş paket program ile).
İçerik
1. İstatistiğe Giriş, Ortalamalar ve Değişkenlik
Ø İstatistiğin amacı, tanımı, konusu ve önemi
Ø Verilerin toplanması ve veri toplamaya ilişkin bazı kavramlar
Ø Ölçme, ölçme düzeyleri ve ölçek türleri, verilerin işlenmesi
Ø Merkezi eğilim ölçüleri (ortalamalar), (per)santiller, desiller ve kartiller
Ø Değişkenlik ölçüleri ve dağılma şekli
Ø Seçilmiş paket programların özellikleri, veri girişi, grafiklerin kullanıldıkları alanlar, grafiklerin çizim ve yorumları
Ø Günün özeti ve tartışma
2. Betimsel İstatistik Uygulamaları
Ø Değişkenlerin frekans dağılımlarının hesaplanması ve yorumlanması
Ø Betimsel istatistik uygulamaları ve bulguları yorumlama
Ø Verileri tablolarla özetlenme uygulamaları ve yorumlama
Ø Günün özeti ve tartışma
3. Oran – Olasılık – Dağılımlar
Ø Oranlar, endeksler, olasılık ve bazı olasılık kavramları
Ø Olasılık dağılımları (binom, poisson, hipergeometrik ve normal dağılım)
Ø Verilere ve dönüşümüne ilişkin hesaplamalar
Ø Normal dağılımın özellikleri
Ø Normal eğri alanlarına ilişkin hesaplamalar (çıkarımsal istatistiğin alt yapısının oluşturulması)
Ø Günün özeti ve tartışma
4. Normallik Testi – Güvenilirlik Analizi – Tablolama
Ø Normallik testine ilişkin uygulamalar
Ø Anket verilerine (kullanılan ölçeğe) ilişkin güvenirlik analizi ve bulguların yorumlanması
Ø Çapraz tablolama ve raporlama işlemleri
Ø Dört günün özetlenmesi ve tartışma
|
|
|
|
Çıkarımsal İstatistik eğitiminin sonunda katılımcılar istatistiksel tahmin yapabilecekler, verilerin yapısına bağlı olarak parametrik veya nonparametrik testlerden uygun olanlar ile yapacakları analizler sonucunda hangi noktalarda tedbir alınması gerektiğini karara bağlayabilecekler, çok değişkenli istatistik eğitimlerine katılmak için yeterli düzeye gelmiş olacaklardır (seçilmiş paket program ile).
İçerik
1. Parametrik Hipotez Testleri
Ø Çıkarımsal istatistiğin amacı, örnekleme teorisi, örneklemeye başvurmanın gerekliliği, örnekleme teknikleri, örnekleme dağılımları (ortalama, oran, varyans ve farkların dağılımı)
Ø İstatistiksel tahmin (güven aralıkları) uygulaması ve yorumlar
Ø İstatistiksel karar alma: hipotez testleri
Ø Tek örneklem t testi (Student t) uygulaması ve yorumlar
Ø Bağımsız ve bağımlı iki örneklem t testi uygulaması ve yorumlar
Ø Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) uygulaması ve yorumlar
Ø Günün özeti ve tartışma
2. Nonparametrik Hipotez Testleri
Ø Parametrik ve parametrik olmayan hipotez testlerinin karşılaştırması; tek örneklem ki-kare uygunluk testi uygulaması ve yorumlar
Ø İki nitel değişken arasındaki ilişki (Chi square – crosstab)
Ø Binomial test, runs testi, tek örneklem kolmogorov smirnov testi
Ø Bağımsız iki örneklem Mann-Whitney U testi, ve bağımlı iki örneklem Wilcoxon testi
Ø İkiden fazla (k) bağımsız örneklem Kruskal-Wallis H testi
Ø İkiden fazla (k) bağımlı örneklem Friedman testi uygulaması ve yorumlar
Ø Günün özeti ve tartışma
3. Basit Regresyon - Korelasyon ve Trend Analizi
Ø Basit regresyon modeli, değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkilerinin regresyon ve korelasyon analizi ile araştırılması
Ø Serpilme diyagramı, iki nicel değişken arasındaki ilişkinin yönünün ve şiddetinin (Pearson ve Spearman) araştırılması
Ø İki nicel değişken arasındaki ilişkinin fonksiyonel şeklinin regresyon analizi ile araştırılması, basit doğrusal regresyon modelinin tahmin edilmesi ve yorumlanması
Ø Basit doğrusal olmayan regresyon modelleri
Ø Geçmiş dönem verilerine göre geleceğin trend analizi ile tahmini ve yorum
Ø Günün özeti ve tartışma
4. Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
Ø Bir proje üzerinde çoklu doğrusal regresyon modelinin oluşturulması ve yorumlanması
Ø Dört günün özetlenmesi ve tartışma
|
|
Çok Değişkenli İstatistik eğitimin sonunda katılımcılar sonucu etkileyen faktörleri, değişkenler arasındaki bağımlılığı ve kökenini belirleyebilecek; benzer denekleri/uyarıcıları kümeleyebilecek, davranışsal verileri çok boyutlu analiz edebilecek, grup içinde ve gruplar arasındaki farklığı ortaya çıkarabilecek ve verileri boyut indirgemesi ile daha özet sunabileceklerdir (seçilmiş paket program ile).
İçerik
1. Lojistik Regresyon Analizi
Ø Regresyon analizi ile lojistik regresyon analizi arasındaki fark;
Ø Lojistik regresyon modelinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek bir araştırmada uygulanması ve yorumlanması, model kurma, uygulama, yorumlama çalıştayı
Ø Günün özeti ve tartışma
2. Çok Değişkenli Varyans Analizi: Manova, Faktör Analizi
Ø Değişkenler arasındaki bağımlılığın kökenini MANOVA ile inceleme
Ø Çok değişkenli varyans analizinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek araştırma üzerinde uygulanması ve yorumlanması
Ø Faktör analizine ilişkin örnek bir araştırmanın incelenmesi
Ø Faktör analizinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek bir araştırmada uygulanması ve yorumu
Ø Günün özeti ve tartışma
3. Kümeleme Analizi ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi
Ø Kümeleme (Cluster) analizine ilişkin örnek bir araştırma
Ø Kümeleme analizinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek üzerinde uygulanması ve yorumlanması
Ø Çok boyutlu ölçekleme analizine ilişkin örnek inceleme
Ø Çok boyutlu ölçekleme analizinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek uygulaması ve yorumu
Ø Günün özeti ve tartışma
4. Diskriminant Analizi ve Çok Değişkenli İstatistik Özeti
Ø İki+ grubun görüşleri arasında, grup içinde ve gruplar arasında farklılık olup olmadığının örnek bir araştırma üzerinde incelenmesi
Ø Diskriminant analizinin teorik çerçevesi ve bazı hesaplamalar, analizin örnek bir araştırmada uygulama ve yorumlama
Ø Dört günün özetlenmesi ve tartışma
|
|
|
|
İstatistiksel Proses Kontrol (İPK) eğitiminin sonunda katılımcılar, Proses yeterliliklerini belirleyerek ipk uygulanacak prosesi seçebilecekler, seçtikleri proses için kontrol grafiği planı oluşturabilecekler, oluşturdukları kontrol grafiği planı üzerinde numunelerin işaretlenmesi ve işaretlerden erken uyarı alınarak ne gibi reaksiyonlar gösterilmesi gerektiği konusunda ilgili ekibi bilgilendirebileceklerdir (seçilmiş paket program ile).
İçerik
Ø İstatistiksel Proses Kontrol
· İstatistiksel proses kontrol, tanımı, işlevi yararları
· Prosesi etkileyen faktörler: tesadüfi ve özel faktörler
· Diğer temel tanımlar
· İPK’nın katkıları ve başarı koşulları
· Bir projenin geliştirilmesinde İPK’nın yeri
· İPK’YI yerleştirmek için bir projede yürütülen çalışmalar ve aşamaları (Q6050C sayılı proses kalite hakimiyeti standardı ve aşamaları)
Ø Kontrol Grafikleri
· Kontrol grafiklerinin yapısı ve yorumlanması
· Ölçülebilir değişkenler için kontrol grafikleri
· X kontrol grafikleri
· R değişim aralığı kontrol grafikleri
· Standart sapma (
) Kontrol grafikleri
Ø Özellikler İçin Kontrol Grafikleri
· P kusurlu oranı kontrol grafikleri
· np kusurlu sayısı kontrol grafikleri
· Birim başına kusur sayısı kontrol grafikleri
· Örnek başına kusur sayısı kontrol grafikleri
· Değişim katsayısı kontrol grafikleri
Ø Başarılı İPK Uygulamalarında Görev Dağılımı
· Yöneticinin rolü
· Çalışma alanının organizasyonu
· Operatörün rolü
Ø Özetleme, tartışma
|
|
Hata Türleri ve Etkileri Analizi (FMEA) eğitiminin sonunda katılımcılar oluşabilecek hataları ve bunların etkilerini öngörebilecek, olumsuz etkileri ortadan kaldırmak için planladıkları tedbirlerin sonuçlar üzerinde ne derece etkili olabileceğini analiz edebileceklerdir.
İçerik
Ø Giriş
Ø FMEA
Ø Risklerin araştırılması
· Tespit zorluğu (T), Sıklık (S), Önem (Ö) cetvelleri ile
Ø Risklerin önem sıralaması (risk öncelik göstergesi (RÖG) >100)
Ø Sınıflandırma ve histogram
Ø Düzeltici çalışmaların izlenmesi, doğrulanması, sonuç yazısı ve toplantısı
Ø Çalıştaylar: ürün FMEA, süreç FMEA
Ø Özetleme, tartışma
|
|
|
|
Sürekli Gelişme (KAİZEN) eğitiminin sonunda katılımcılar, sürekli gelişme ile sıçramalı gelişmenin arasındaki farkı açıklayabilecekler, her iki gelişme tipinin kuruluşları açısından anlam ve önemini tartışabilecekler, kendi yönetim alanlarında uygulanabilecek KAİZEN türlerini açıklayabileceklerdir.
İçerik
Ø Kaizen‘in tanımı, felsefesi, kavramları
Ø Kaizen yönetim stratejisi
Ø GEMBA anlayışı ve GEMBA yönetim evi, GEMBA yönetiminin altın kuralları
Ø Kaizen öyküsü, PUKÖ/PUKS (PDCA/SDCA) ve sürekli iyileştirme-gelişme kavramı
Ø MUDA kavramı ve MUDA’ların azaltılması ve yok edilmesi
Ø MURA ve MURI kavramı
Ø Görsel yönetim
Ø Sabah pazarı uygulaması
Ø Kaizen ve yenilik (buluş)
Ø Kaizen politikası ve politikanın yayınımının sağlanması
Ø Kaizen uygulama programları (yönetim, grup, birey öncelikli kaizenler)
|
|
Performans Planlama eğitiminin sonunda katılımcılar kendi süreçlerine, projelerine ilişkin performans göstergelerini belirleyebilecekler, mevcut durumu göz önünde bulundurarak performans planlayabileceklerdir (hedef belirleyebileceklerdir).
İçerik
Ø Sürecin, birimin, projenin sınırlarını, ayırt edici yönlerini belirleme
Ø Akışı belirleme
Ø Ölçüm noktalarını belirleme
Ø Veri toplama sistemini belirleme
Ø Kıyas kaynaklarını belirleme
Ø Kıyas sistematiğini tasarlama
Ø Sapmaların analizi ve iyileştirme yönetimi
|
|
|
|
Proje Yönetimi eğitiminin sonunda katılımcılar yönetim tarafından alınmış bir kararı uygulamaya geçirmek üzere faaliyeti planlayabilecek, kontrolü altında bulundurabilecek, riskleri yönetmenin yol ve yöntemlerini açıklayabilecek, proje sonuçlarını değerlendirebileceklerdir.
İçerik
Ø Proje yönetimine giriş, tanımlar ve kavramlar
Ø Proje yönetiminde amaçlar
Ø Proje tabanlı örgüt yapıları
Ø Projelerde risk, kalite, maliyet, tedarik, insan kaynakları yönetimi
Ø Proje planlama ve zaman yönetimi
Ø Projelerde finans yönetimi
Ø Projelerde kaynak ihtiyacı ve kaynak ihtiyacının planlanması
|
|
Raporlama Teknikleri eğitiminin sonunda katılımcılar geçmiş / gelecek için yapılmış analizleri okuyucu dostu bir biçimde raporlayabileceklerdir.
İçerik
Ø Rapor, raporlaşma ve yönetimdeki yeri-önemi ve çeşitli sorular
· Neler rapor sayılmaz?
· Tek sayfalık bir analizin sunumu rapor sayılır mı?
· …
Ø Etkili bir raporun sahip olması gereken nitelikler
Ø Raporun çeşitleri
· Geçmişin (performansın)
· Geleceğin (araştırmanın)
· Münferit bir olayın raporlanması
Ø Raporlanması gereken hususlar listesinin gözden geçirilmesi
Ø Raporun Bölümleri (olası bölümler)
· Ön Bölüm: Kapak sayfası, önsöz, içindekiler, tablo ve grafik listeleri
· Giriş: Amaç, genel bilgiler, raporun önemi, kısıtlayıcı durumlar, terimlerin tanımları, yöntem(ler)
· Bulgular ve Tartışma: Önceden belirlenmiş performans kriterlerinin bulgularının ortaya konduğu ve okuyucuyla tartışıldığı bölümdür
· Son Bölüm: Özet ve öneriler, kaynaklar ve ekler
Ø Uygulama: Bir rapor hazırlayalım
· Raporun esas (bulgular ve tartışma) bölümünün sayfa sayısını öngörerek raporun olası bölümlerini ortaya koyma (şablon tasarlama)
· Raporun ön ve giriş bölümlerini hayali içeriklerle yapılandırma, kaynakların ve eklerin sunuluş biçimini tasarlama
· Raporun amacına göre bulgu çatısı / hiyerarşisi şablonu tasarlama, her bölüme ait analizleri (hayali sonuçları) şablon uygun biçimde sunma, sonuçların nedenlerini açıklama, karar vericilere öneri(ler) sunma
· Yönetici özeti hazırlama
|
|
|
|
|
