1. 六西格瑪設計培訓統計工具—假設檢驗分析介紹
假設檢驗是六西格瑪團隊項目中應用最多的統計工具。諸如要判斷下列結論是否正確:「新員工比老員工得到更多的投訴」，「改進工作後平均產量有提高」，「加工溫度為180度時比160度時墊圈斷裂強度要高」等等。由於我們觀測到數據總會帶有誤差，不能從簡單的樣本統計量的結果下定論，必須使用嚴格的統計假設檢驗方法才能得出准確的判斷結論。
一、假設檢驗問題
參數估計和假設檢驗是統計推斷的兩個重要方面。參數估計是以「數」為其輸出結果，而假設檢驗是以「判斷」為其輸出結果。為了說明其基本想法先看一個例子。
二、假設檢驗步驟
1、建立假設。
假設檢驗的第一步便是建立假設，通常需要建立兩個假設:原假設Ho和備擇假設H1。
2、選擇檢驗統計量，確定拒絕域的形式。
若對總休的均值進行檢驗，那麼我們將用樣本均值引出檢驗統計量;若對正態總體的方差進行檢驗，我們將從樣本方差引出檢驗統計量。
根據統計量的值把整個樣本空間分成兩個部分:拒絕域W與非拒絕域A。當樣本統計量的值落在拒絕域中就拒絕原假設，否則就無法拒絕原假設。所以在假設檢驗中我們必須找出拒絕域。
根據備擇假設的不同;拒絕域可以是雙邊的也可以是單邊的。在確定了拒絕域的類型後，還要確定臨界值。這應根據允許犯錯誤的概率來確定。
3、給出檢驗中的顯著性水平a。
在對原假設是否成立進行判斷時，由於樣本的隨機性，判斷可能產生兩類錯誤，其義看下錶中。第1類錯誤是當原假設為真時，由於樣本的隨機性，使樣本觀測值落在拒絕域w中，從而做出拒絕原假設的決定，這類錯誤稱為第1類錯誤，也稱為棄真概率。
關於第2類錯誤的說明：如果鋼筋平均抗拉強度比原來真有提高，這時鋼筋平均抗拉強度已經不是原來的2 000kg了，但我們沒有拒絕H0誤認為沒提高，即把「已提高」誤認為「未提高」。一般來說就是，當H0不成立時，我們卻沒有拒絕H0，這就是第二類錯誤。
4、給出臨界值，確定拒絕域。
有了顯著性水平a後，可以根據給定的檢驗統計量的分布，查表得到臨界值，從而確定具體的拒絕域。在不同的備擇假設下，拒絕域、臨界值與顯著性水平a的關系是不同的。
5、根據樣本觀測值，計算檢驗統計量的值。收集樣本數據，計算檢驗統計量的值。
6、根據檢驗統計量的值是否落在拒絕域中做出判斷。
①將檢驗統計量的值與拒絕域的臨界值相比較，當它落在拒絕域中就做出拒絕原假
設的結論，否則就做出不能拒絕原假設的結論。
②由檢驗統計量計算p值，所謂p值，就是當原假設成立時，出現目前狀況的概率(嚴格說是:當原假設成立時，出現目前狀況或對原假設更不利狀況，即對備擇假設更有利狀況的概率)。當這個概率很小時(例如小於0.05)，這個結果在原假設成立的條件下就不該在一次試驗中出現;但現在它確實出現了，因此我們有理由認為「原假設成立」的這個前提是錯的，因而應該拒絕原假設，接受備擇假設。因此可以有個最一般的規則：如果p<a，則拒絕原假設。目前大多數統計軟體都提供了與假設檢驗對應的p值，不必再查統計表確定拒絕域就可以根據p值做出判斷結論。
③根據樣本觀測值可以得到總體參數的置信區間，如果原假設的參數值未落入此置信區間，就做出拒絕原假設的結論，否則就做出不能拒絕原假設的結論。目前大多數統計軟體都提供了相應的置信區間，不必自己計算，因此用這個方法判斷也很方便。
2. 統計技術培訓你培訓哪些內容
常用統計方法有三種：單因子方差分析、回歸分析、實驗設計。單因子方差分析，驗證單個因子在某個水平上是否對結果產生顯著影響。回歸分析：驗證單個因子與結果之間的曲線關系式。實驗設計：研究的是多個因子，選擇最佳參數對結果的最優解。至於QC七大手法，TS五大核心工具等談不上統計工具，只能算的上是質量工具。
3. 統計員培訓的目的與打算
目的當然是為了學習統計員需要掌握的知識，以便勝任這個崗位；
至於打算，我不知道你是怎麼想的，我是統計本科畢業，現在改行做了會計，我也建議你考個會計證，做統計真的沒前途。
4. 現在培訓機構人工統計轉化率很低，有什麼好的工具可以智能管理嗎
我目前在用有贊教育，線索轉化的過程中，每一步都可以監控，通過對每一步的優化，提升流量轉化的有效性。
5. Minitab工具應用在產品質量員工培訓中的好處是什麼
一、Minitab應用在產品質量回顧中的數據類型
公司質量回顧分析收集的數據來源主要與葯品生產質量有關，一般可分為離散型數據和連續型數據，而應用Minitab軟體分析的主要為連續型數據，分析的目的是為了發現不良趨勢，評價產品質量和生產工藝的穩定性。
二、方法與結果
以公司產品灌裝生產時關鍵工藝指標「灌裝裝量」為例闡述應用Minitab軟體進行質量分析評價。灌裝時裝量如果控制不穩定，不利於臨床的准確用葯，且無法保證葯效，對於一些特殊疾病的臨界用葯，甚至可能危及生命。通過實施統計過程式控制制，用數據講話替代以往僅憑最終檢驗自以為生產過程穩定的看法，更科學合理，可規避或應對質量風險，使決策與管理行為由「經驗驅動」向「數據驅動」轉變，以便做到更加客觀地對葯品生產過程的穩定性進行分析和評價。
1、收集數據
開始時，灌裝生產裝量檢測方法採用的是傳統的容量法，即用經過計量合格的移液槍直接抽取葯液，然後目測其體積，收集某批灌裝量數據，每10～15 min記錄1次，裝量控制標准（1.1±0.033）ml。
2、獨立性分析
容量法裝量檢測數據應用Minitab軟體「遊程檢驗」的P值為0.056，大於0.05，說明檢測數據具有獨立性。
3、數據正態性檢驗
容量法裝量檢測數據應用Minitab軟體「正態性檢驗」的P值從圖1可知為0.417，大於0.05，即容量法裝量檢測數據為正態分布，下一步可以使用質量控制圖進行過程穩定性分析。
4、過程穩定性分析評價
數據通過正態檢驗後，運用Minitab軟體製作質量控制圖，應用判異准則來判斷異常，以便發現不良趨勢；同時，通過計算能力指數可判斷過程的穩定性，評價工藝控制水平，並可通過能力指數（Cp和Cpk）的比較，分析過程潛在的問題，也可以客觀地反映工藝的加工能力。
5、判斷標准
統計控制理論根據Cp大小，一般將其分為5級
三、統計過程式控制制分析
統計過程式控制制主要解決兩個基本問題：首先判斷過程運行狀態是否穩定，主要利用質量控制圖測定；其次判斷過程能力是否充分，主要通過過程能力來分析。
1、製作質量控制圖
應用Minitab軟體製作「質量控制圖」
2、過程能力分析
應用Minitab軟體製作「過程能力分析六合一圖」，當容量法裝量檢測數據正態概率圖P值為0.417，大於0.05，數據呈正態分布；容量法裝量檢測數據的過程能力指標Cp為1.22，Cpk為1.15，當容量法檢測過程能力較差時，表示技術管理能力勉強，灌裝過程可能出現較多的不良，應盡可能分析出可能的原因，避免造成更大的損失，並採取措施提升其過程能力。
3、原因分析及改進措施
影響產品裝量的因素通常可以歸結為人員、機器、物料、方法、環境幾個方面。經過原因排查，在人員、機器、物料、環境穩定未發生變化的情況下，影響灌裝機裝量的因素主要取決於裝量的檢查方法，裝量檢測常見有容量法和重量法；我們本次裝量檢測採用的是傳統的容量法，該方法存在著一些不足，如肉眼目測差異大；裝量檢測抽樣過程易產生泡沫而影響檢測結果；一次性移液器計量誤差；抽取液體時易對潔凈區環境造成污染。
四、改進裝量檢測方法後的結果分析
1 收集數據
收集某批重量法灌裝裝量數據，每10～15 min記錄1次，裝量控制標准1.067～1.133 g5.2 獨立性分析重量法裝量用Minitab軟體遊程檢驗的P值為0.347，大於0.05，說明數據具有獨立性。
2、結果分析
①利用箱線圖分析數據分布規律
從箱線圖可知，中位線在中間位置，表示灌裝裝量數據平穩可控，應繼續維持。
②過程能力分析
從重量法裝量的過程能力分析可知，重量法裝量檢測數據正態概率圖P值為0.702，大於0.05，數據呈正態分布；重量法裝量檢測數據均值和標准差均在控制圖上下限范圍內，未發現超標數據，說明生產過程無異常，灌裝量平穩可控；重量法裝量檢測的過程能力指標Cp為1.63，Cpk為1.50，表示技術管理能力很好，應繼續維持。葯品年度質量回顧是對葯品質量的年度總結，合理應用Minitab軟體用於質量回顧，能更及時准確地發現不良趨勢。
本研究中容量法裝量檢測的數據雖然均在內控標准范圍內，檢驗結果均合格，但應用Minitab軟體統計分析發現已呈現不良趨勢，且過程能力值較低（Cp=1.22，Cpk=1.15），並非理想狀態；進行調查分析、改進後的重量法裝量檢測的數據過程能力值增加（Cp=1.63，Cpk=1.50）；同時，本研究也證明了僅靠最終檢驗是遠遠不夠的，產品檢驗合格並不代表質量優異，只有對生產全過程進行監控，及時糾正並預防不良狀態的再次發生，才能真正地保證產品質量。綜上所述，Minitab軟體在質量回顧中灌裝量檢測的應用是科學和有效的，分析結果可用於指導生產操作的，可以為優化生產工藝、提高生產效率提供參考。
6. 質量管理培訓的內容包括( )。 A、質量意識教育 B、質量知識培訓 C、技能培訓 D、統計技術培訓
ABCD
7. 怎麼記錄並統計員工培訓計劃和培訓記錄
一般情況下員工培訓會是用在線培訓系統平台，在平台上可以系統科學的制定並統計培訓計劃和記錄。一般在線培訓系統包含以下功能：
1）知識管理：企慧通網路培訓系統建立在企業內部職工在學習的過程中，取其精華去其糟粕，分享個人經驗。積累課程課件等等資料，歸整到這一模塊下
2）考試管理：企業通過該模塊單題導入、批量導入課程相關考核試題，組成試卷發放給職員考試，可發放課程考核、季度考核等評估考試場次。
3）培訓管理：培訓分為線上培訓與線下培訓，這一模板為線上培訓提供培訓需求收納、制定培訓計劃，開展培訓課程等
4）線下培訓：當線上培訓方案臨近實施結束期，可制定線下當地培訓，將線上培訓評估出來各個不同層面或技能不足的職工進行線下培訓。
5）實時課堂：此模板開展在線1對1或1對多線上面對面教學，可溝通可互視的課堂
6）調查問卷：可在培訓前向職員們發放調查問卷，調查培訓前職工情況，或是在培訓期間收取培訓使用反饋等等。
7）考核測評：該模板對考試進行測評，與調查問卷有異曲同工之妙
8）積分管理：系統平台可制定積分制度，用積分可直面查看職工們的平台使用情況及使用積極性，增加數據可視性。
9）統計分析：查看前面使用的模塊數據信息，在這個模塊歸整成統計圖表形式
10）系統管理：在此模塊可調整平台banner圖、公告通知、考試須知、每日一題等等。調整公司組織架構，人員組成及職員用戶與用戶許可權等等。
8. 統計每個人參加培訓次數的excel表格，該如何快速統計。
這樣細致的領導,建議找人做個小程序界面,一目瞭然,不易出錯,也方便你將來增加功能.