製造業における問題解決のための統計的思考
Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS)
無料のオンライン統計コース
問題解決・イノベーション・発展のために、ほぼすべての分野においてデータから知識を得ることが重要です。しかし、どのアプローチを使えばいいのか、結果をどのように解釈し、みんなにどのように伝達すればいいのかを理解していなければ、その最良のチャンスを見逃してしまいます。
それが、この無料オンラインコースを皆さんにお届けする理由です。本コースの名称は、『製造業における問題解決のための統計的思考』（STIPS; S tatistical T hinking for I ndustrial P roblem S olving）と言います。このコースは、データに基づく問題解決の実践的な技術を身につけることを目的としています。興味がある方は、誰でも無料で受講できます。
実際の様子をご覧ください。
本コースを受講するのに必要なものは、ブラウザとインターネット接続と好奇心だけです。
このコースは、7つのモジュールで構成されています。ご自身のペースで学習でき、全部で約30時間ほどで修了できます。1つのモジュールだけ受講しても、すべてのモジュールを受講してもかまいません。各モジュールは、4つのコンテンツ（説明の動画、JMPのデモ動画、小テスト、演習）で構成されています。各モジュールの学習内容については、全コースのページやPDFファイルを確認するか、以下の説明をご覧ください。
統計的思考と問題解決
このモジュールでは、工程（プロセス）のばらつきを理解・制御・削減するのに役立つ統計的思考を学習します。まず、工程マップについて学びます。そして、プロジェクトの定義や範囲を設定するための手法を学びます。さらに、問題を解決するために、どのようにデータを理解していくかを学習します。
探索的データ分析
このモジュールでは、グラフや数値的要約による探索的データ分析の基本を学習します。また、対話的なグラフによって、分析結果を相手に伝える方法を学習します。さらに、分析用データを用意するために必要なデータ加工の基本についても学習します。
品質手法
このモジュールでは、製品・サービス・工程におけるばらつきを定量化・制御・削減する方法について学習します。具体的には、管理図・工程能力分析・測定システム分析を学びます。
データに基づく意思決定
このモジュールでは、統計的推測（データから推測する方法）における統計的な区間と仮説検定について学習します。また、標本サイズの計算や、標本サイズと検出力との関係についても学習します。
相関と回帰
このモジュールでは、散布図や相関によって2変数における直線関係を調べる方法を学習します。また、線形回帰モデルとロジスティック回帰モデルをあてはめ、それらの結果を評価・解釈する方法も学習します。
実験計画（DOE）
このモジュールは、実験計画の入門です。実験計画の用語を学習します。また、JMPにおいて、実験を計画して、実験結果を分析する方法について、学習します。
予測モデルとテキストマイニング
このモジュールでは、データに潜む関係を見つけ出して、データから予測モデルを構築する方法を学習します。また、自由回答のテキストデータに対する手法について学習します。