Manuel guide statistique

INFORMATIONS GENERALES


Référence0542
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TypeSupport pédagogique
Format de fichierdoc
Nombre de pages0
Tarif4.00 EUR
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Descriptif du documentL’objet de ce guide est de vous aider à mettre en pratique les outils statistiques. Il est composé de fiches élémentaires, chacune résumant une méthode particulière. Chaque fiche est liée à un fichier Excel qui vous permettra de faire des calculs personnalisés.

Ce guide est divisé en 3 parties principales :
1.Jugement sur échantillon (Military Standard 105D et NF X06-022)
•Estimation d’une proportion de défectueux : dans un lot isolé (Fiche 1) ;
•Estimation d’une proportion de défectueux : en cours de fabrication en utilisant la méthode de l’AOQL (Fiche 2);
•Courbe d’efficacité d’un plan de contrôle par attribut (Fiche 3);
•Estimation d’une moyenne et d’un écart-type (Fiches 4 et 5);
•Tests statistiques : comparaison de proportions et comparaison de moyennes et d’écart-type. (Fiche 6)

2.La méthode MSP (Maîtrise statistique des procédés ou en anglais SPC)
Une synthèse de la méthode MSP, inspirée de la norme NF X06-031, regroupe les notions suivantes :

•Etude de capabilité machine (Fiche 7);
•Etude de capabilité process et détermination des limites de cartes SPC ainsi que la courbe d’efficacité du plan de contrôle (Fiche 8);
•Etude de la capabilité d’un outil multi-empreinte (Fiche 9);
•Etude de capabilité des moyens de mesure (Fiche 10).

3. Méthodes spécifiques
La méthode d’analyse de la variance à un facteur (Fiche 11) permet d’atteindre une meilleure connaissance des systèmes et des produits étudiés par un minimum d’expériences et un maximum de précision. Les plans d’expériences plus conséquents seront soumis à l’approbation d’AQPCI.

Les aspects de corrélation et de régression linéaire sont abordés dans la fiche 12. La corrélation permet de déterminer si deux caractéristiques d’une population sont liées, en étudiant les variations de l’une en fonction de l’autre et réciproquement. La régression permet dans le cas d’une corrélation significative d’établir un modèle linéaire permettant de prévoir l’évolution d’un paramètre connaissant l’évolution de l’autre.



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