Lean Six Sigma Green Belt - niveau 2 par Certyou

Phase "ANALYZE" :
Cette phase consiste en l'identification des causes qui agissent sur la variation du processus. On estime alors l'effet de ces causes et on extrait les causes fondamentales à l'origine de cette variation. On se base sur des techniques statistiques pour interpréter les mesures et clarifier les hypothèses sur des faits avérés. Ces outils permettent de se focaliser sur les bonnes variables et d'agir avec efficacité sur les causes de la variation du processus.
"X" Sifting
Effectuer une analyse multi
- variances
Interpréter un graphe multi
- variances
Identifier quand une analyse multi
- variances est applicable
Interpréter les données d'analyse
Expliquer comment les distributions de données deviennent normales alors qu'elles le sont au départ
Inférence Statistique
Expliquer la signification de l'inférence statistique
Décrire les bases du théorème central limite
Décrire les impacts de la taille d'échantillon sur l'estimation de la population
Expliquer l'erreur standard
Introduction aux tests d'hypothèse
Comprendre les objectifs des tests d'hypothèse
Expliquer le concept de tendance centrale
Se familiariser avec les différents types de tests d'hypothèse
Test d'hypothèse avec des données normales
Déterminer la bonne taille d'échantillons pour le test de moyennes
Conduire des tests d'hypothèse variés sur les moyennes
Analyser et interpréter les résultats
Etre capable de conduire des tests d'hypothèse de variances
Comprendre comment analyser les résultats de tests d'hypothèse sur les variances
Test d'hypothèse avec des données non
- normales
Conduire des tests d'hypothèse sur des données de variance égale
Conduire un test d'hypothèse sur les médianes
Analyser et interpréter les résultats
Calculer et expliquer les tests de proportions
Calculer et expliquer les tests de contingence.

A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :
Analyser les données recueillies, en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d'hypothèse et autres outils statistiques de façon opérationnelle.
Comprendre et concevoir les plans d'expérience simples permettant de collecter les données.
Maîtriser la modélisation de processus et détecter les corrélations entre variables.
Diagnostiquer un problème d'amélioration.