Yedi Temel Araç. Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler. 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yedi Temel Araç. Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler. 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler"

Transkript

1 Yedi Temel Araç Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler Histogram Sebep Sonuç Diyagramı Kontrol Çizelgesi Pareto Diyagramı Kontrol Kartları Yayılım (Scatter) Diyagramları 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler Yakınlık Diyagramları Ağaç Diyagramları Süreç Karar Program Kartları Matris Diyagramları İlişkiler Digrafı Önceliklendirme Matrisleri Faaliyet Ağı Diyagramı 1

2 VERİ TÜRLERİ Aralık verisi Nominal veriler Yaş - Gelir Alınan kilo Alınan kilo Kişi Medeni durumu 1 married 2 single 3 single.... Bilgisayar no marka 1 IBM 2 Dell 3 IBM.. 2

3 VERİ TÜRLERİ Aralık verisi Nominal veriler Yaş - Gelir Alınan kilo Alınan kilo Nominal veriler ile tek Yapabileceğimiz, her kategoriye düşen veri miktarını/oranını hesaplamaktır. IBM Dell Compaq Diğer Toplam % 22% 16% 12% 3

4 1. Histogram Histogram çizilmesinin en önemli sebebi, ilgilenilen değişkenin nasıl bir dağılış gösterdiği hakkında bilgi sahibi olmaktır. Örneğin dağılış şekilsel olarak çift tepeli bir görünümde ise örneklenen anakütlenin ilgilenilen özellik bakımından karışık olduğunu gösterebilir. 4

5 Örnek Bir jant üreticisi, üretim bandından çıkan jantların ağırlıklarını ölçmüş ve yukarıdaki verileri elde etmiştir. 5

6 Histogram 1 ii Aralık sayısı fazla-aralık genişliği az bu nedenle UYGUN DEĞİL 2 Frequency C10 6

7 Histogram 2 10 Frequency C10 7

8 Histogram 3 (Normal Dağılış) 10 Frequency C10 8

9 Histogram - Çarpıklık Simetrik dağılım, çarpıklık yok Örnek: Normal bir sınavın notları Kuyruk sağda, pozitif yöne doğru çarpık, sağa çarpık. Örnek: Zor bir sınavın notları Kuyruk solda, negatif yöne doğru çarpık, sola çarpık. Örnek: Kolay bir sınavın notları 9

10 Histogramda mod Çift tepeli (iki modlu- bimodal) dağılım Çok modlu (multi-modal) dağılım 10

11 Histogramların Hazırlanması (Sürekli Değişken Verileri İçin) Adım1: Kaç adet veri olduğu sayılır Adım2: Veriler bir kağıda küçükten büyüğe sıralanır Adım3:Değişim Aralığı hesaplanır (En Büyük Değer-En Küçük Değer) Adım4:Aralık sayısı belirlenir (Analizin tipine göre 5-20 aralığı veya örnek hacminin karekökü esas alınabilir) 11

12 Adım5: Sınıf aralığı hesaplanır Değişim Aralığı/Aralık Sayısı Adım6: Aralıkların başlangıç noktaları belirlenir Adım7: Her aralığa düşen veri adedi sayılır Adım8: Histogram oluşturulur. 12

13 Çubuk Grafik Bar Chart Frequency More #students 28 Bir şirketin 5 farklı departmanında çalışan 253 kişiye, çalışma şartlarından memnun olup olmadığı sorulmuştur. Memnun olduğunu söyleyenlerin departmanlara göre dağılımı yukarıdaki gibidir. 13

14 Histogram ile ilgili bir link 14

15 2. Kontrol Çizelgeleri Kontrol çizelgeleri, maddeler listesi şeklinde düzenlenen ve her bir maddenin ne kadar sıklıkta görüldüğünü gösteren araçlardır. En basit şekliyle kontrol çizelgeleri, olması muhtemel olayların önceden tanımlaması yoluyla veri toplama sürecini kolaylaştıran araçlardır. Bu sunumda, çeşitli kontrol çizelgelerinin anlatılması ve örneklendirilmesi amaçlanmıştır. 15

16 Bazı kontrol çizelgesi türleri Süreç kontrol çizelgeleri Kusur kontrol çizelgeleri Tabakalı kusur kontrol çizelgeleri Kusur konum kontrol çizelgeleri Sebep-sonuç diyagramı kontrol çizelgeleri 16

17 Kontrol Çizelgeleri İyi tasarlanmış bir kontrol çizelgesi araştırmacının sorularına cevap verebilir nitelikte olmalıdır. Her şey yapıldı mı? Bütün kontroller yapıldı mı? Problem ne kadar sıklıkta oluşuyor? Problemler X kısmından daha çok Y kısmını mı ilgilendiriyor? 17

18 Kontrol Çizelgeleri Bu sorular ayrıca veri toplayan kişinin, ilgilenilen noktalara ve bunların önemine dikkatini toplamasına yardımcı olur. Kontrol çizelgeleri, basit olmalarına rağmen, süreç iyileştirme ve problem çözme araçlarında oldukça kullanışlıdır. 18

19 Süreç Kontrol Çizelgeleri Süreç kontrol çizelgeleri, verilerin frekans dağılımlarının çentik (tally) çizelgelerini ve histogramlarını oluşturmak için kullanılırlar. Süreç kontrol çizelgesi ölçüm değerlerinin aralıklarını listeleyip gerçekleşen her gözlem için bir işaret koymak ile oluşturulur. 19

20 Örnek Süreç Kontrol Çizelgesi 20

21 Kusur Kontrol Çizelgeleri Burada farklı kusur tipleri listelenir ve gözlenen frekanslar kaydedilir. İşaretlerin kaydedilmesine özen gösterildiği takdirde kontrol çizelgesi bir bar grafiğe benzemektedir. 21

22 Örnek Kusur Kontrol Çizelgesi 22

23 Tabakalı Kusur Kontrol Çizelgeleri Bu tür kontrol çizelgeleri, belirli bir kusur tipini mantıksal kriterlere göre tabakalara ayırır. Kusur kontrol çizelgesinin bir problemin kök nedenine veya nedenlerine ilişkin yeterli bilgi sağlayamadığı durumlarda tabakalı kusur kontrol çizelgesi kullanılır. 23

24 Örnek Tabakalı Kusur Kontrol Çizelgesi parça parça parça parça parça 24

25 Kusur Konum Kontrol Çizelgeleri Bu kontrol çizelgeleri aslında, belli bir sorunun nerede meydana geldiğini gösteren çizimler, fotoğraflar, yerleşim diyagramları veya haritalardır. Kök nedenleri belirlemede ve düzeltici faaliyetleri planlamada konum (hatanın meydana geldiği yer) önemlidir. 25

26 Kusur Konum Kontrol Çizelgeleri (Devam) Bu diyagram, başka türlü resmedilmesi zor olan bir sorun bölgesini tanımlamayı kolaylaştırır. Pek çok kelime ile anlatılmaya çalışmaktansa sorun bölgesini bir resim ile göstermek çok daha değerlidir. 26

27 Örnek Kusur Konum Kontrol Çizelgesi

28 Örnek Kusur Konum Kontrol Çizelgesi - 2 Kırmızı işaret: çizik Mavi işaret: vuruk 28

29 Sebep-Sonuç Diyagramı Kontrol Çizelgeleri Sebep sonuç diyagramları da kontrol çizelgesi olarak kullanılabilir. Diyagram hazırlandıktan sonra çalışma sahasına gönderilir ve belli bir sebep veya olay meydana geldiğinde de uygun ok işaretlenir. 29

30 3. Pareto Analizi Pareto Analizi, birden fazla potansiyel fırsattan hangisinin önce ele alınacağını belirlemek için kullanılan bir fırsat sıralama sürecidir. Pek çok önemsiz içinden birkaç önemliyi ayırmak olarak da bilinir. 30

31 Pareto Analizi Nerede Kullanılır? Pareto analizi, bir kalite geliştirme programının çeşitli aşamalarında bir sonraki adımı belirlemek için kullanılmalıdır. Pareto analizi bir sonraki istatistiksel proses kontrol takımı hangi bölümde olmalıdır veya ilk önce hangi tip kusur üzerinde odaklanmalıyız gibi sorulara cevap vermek için kullanılır. 31

32 Pareto Analizi Nasıl Yapılır? Aşağıdaki veriler, bir yedek parça üreticisinin artan müşteri şikayetleri probleminin analizi için kaydedilmiştir. Problem Şikayet Sayısı Yanlış sayıda 100 Geç teslimat 87 Yanlış ürün 235 Hasarlı ürün 75 Kötü paket 35 Yanlış fatura 22 32

33 Pareto Analizi Nasıl Yapılır? (Devam) 1. Grafik için sınıflamaları (Pareto kategorileri) belirle. Eğer istenen bilgi mevcut değilse, kontrol listeleri ve log listeleri tasarlayarak bilgiyi elde et. 2. Analiz için bir zaman aralığı seç. Aralık tipik performansın bir temsilcisi olabilecek kadar uzun olmalıdır. 3. Her kategorideki toplam meydana gelen olay (maliyet, kusur, vb.) sayısını belirle. Ayrıca genel toplamı da belirle. Eğer genel toplamın sadece çok küçük bir kısmını oluşturan birkaç kategori varsa, bunları diğer adlı bir kategoride gruplandır. Problem Şikayet Sayısı Yanlış sayıda 100 Geç teslimat 87 Yanlış ürün 235 Hasarlı ürün 75 Kötü paket 35 Yanlış fatura 22 33

34 Pareto Analizi Nasıl Yapılır? (Devam) 4. Kategori toplamlarını genel toplama bölüp, 100 ile çarparak her kategorinin yüzdesini hesapla. 5. Kategorileri toplam olay sayısına göre büyükten küçüğe sırla. 6. Her kategoriye, önceki kategorilerin yüzdelerini ekleyerek kümülatif yüzdeleri hesapla. Problem Şikayet Sayısı Kümülatif Yüzde (Frekans) Yüzde Yanlış ürün Yanlış sayıda Geç teslimat Hasarlı ürün Kötü paket Yanlış fatura Toplam

35 Pareto Analizi Nasıl Yapılır? (Devam) 7. Sol dikey ekseni 0 dan en az genel toplama kadar ölçeklenmiş bir grafik oluştur. Eksene uygun bir isim ver. Sağ dikey ekseni 0 dan %100 e kadar ölçeklendir. Sağdaki %100, soldaki genel toplam ile aynı seviyede olsun. 8. Yatay ekseni kategori isimleriyle etiketlendir. En soldaki kategori en büyük değerli, ikincisi bir sonraki en büyük, vb. olsun. 35

36 Pareto Analizi Nasıl Yapılır? (Devam) 9. Her kategorinin miktarını gösteren çubuklar çiz. Çubukların uzunluğu sol dik eksen tarafından belirlenir. 10. Pareto analizi tablosunun kümülatif yüzde sütununu gösteren bir çizgi çiz. Kümülatif yüzde çizgisi sağ dikey eksen tarafından belirlenir. frekans Yanlis ürün Geç teslimat Kötü paket Yanlis sayida Hasarli ürün Yanlis fatura Yuzde kategori 36

37 Kusur Tipi İçin Pareto Analizi Örneği kusur tipi kusur sayisi A 50 B 46 C 30 D 24 E 15 F 12 G 10 H 8 I 3 J 2 37

38 Maliyet İçin Pareto Analizi Örneği kusur tipi maliyet F 2900 H 2500 G 1500 E 1000 I 600 J 500 D 400 C 300 A 200 B

39 Tabakalı Pareto Analizi Örneği 39

40 Hatalı Ürün Türleri İçin Pareto Analizi Örneği 40

41 4. Sebep Sonuç Diyagramları Dr.Kaoru Ishikawa tarafından bulunmuştur. Belirli bir problem ile ilişkili olan bilginin tamamının bir araya getirilmesi ve grafik üzerinde gösterilmesi için kullanılır. Ishikawa diyagramı, balık kılçığı diyagramı ve sebep sonuç diyagramı adlarıyla da anılır. 41

42 Sebep Sonuç Diyagramları (Devam) Hazırlık Aşamasında; Geliştirilecek olan alanın akış diyagramını geliştirmek. Çözülecek problemi tanımlamak Problemin mümkün tüm sebeplerinin bulmak için beyin fırtınası tekniğini kullanmak Beyin fırtınasının sonuçlarını mantıksal kategorilere ayırmak Her bir kategorideki bütün verilerin ilişkisini doğru olarak görüntüleyecek sebep sonuç diyagramı oluşturmak 42

43 Sebep Sonuç Diyagramı Nasıl Çizilir? ADIM1 : Büyük büyük boy bir kağıdın sağ en üst köşesine bir kutu çiziniz ve kutuyu işaret eden yatay bir ok çiziniz. Kutunun içine, çözmeye çalıştığınız problemin tanımını yazınız. PROBLEM 43

44 Sebep Sonuç Diyagramı Nasıl Çizilir? (Devam) ADIM 2: Yatay çizginin üstüne ve altına kategori adlarını yazınız.bunları bir ağacın gövdesinden çıkan dallar olarak düşününüz. Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 PROBLEM Kategori 4 Kategori 5 Kategori 6 44

45 Sebep Sonuç Diyagramı Nasıl Çizilir? (Devam) ADIM 3: Her bir kategori için ayrıntılı sebep verilerini belirleyiniz. Bunları dallar üzerinde önem derecesine küçüklü büyüklü alt dallar olarak düşününüz. Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 PROBLEM Kategori 4 Kategori 5 Kategori 6 45

46 Sebep Sonuç Diyagramı Çeşitleri Yayılım analizi tipi diyagram bu yayılım neden oluşur? Ürünün neden her yeri aynı renkte değil? Üretim süreci sınıf sebep sonuç diyagramı diyagramın ana kategorileri veya dalları olarak üretim süreçlerini gösterir. Sebep belirleme sebep sonuç diyagramı kategorilere göre gruplandırılmış mümkün tüm sebepler 46

47 Sebep Sonuç Diyagramının Faydaları Kendi başına bir eğitim aracıdır Farklı fikirlerin oluşmasını teşvik eden bir rehber olarak hizmet eder Diyagramı oluşturulduktan sonra, araştırmanızın bir kaydı olur Sebep sonuç diyagramı geçerli anlama seviyenizin bir gösterimidir 47

48 CEDAC Ek Kartlarla Sebep Sonuç Diyagramı Japon Dr.Ryuji Fukuda tarafından geliştirilmiştir. Grup, toplantılarındaki fikirlerin yanı sıra, toplantı odasının dışındaki fikirleri de küçük kartlarda toplayabilir. Kartlar, grup içinde bulunmayan kişilerden veri toplamak için bir araç olarak kullanılırlar ve süreç ile yakın ilişkide bulunan herkese dağıtılabilirler. Çoğunlukla, kartlar, standart sebep sonuç diyagramındaki kısa girişlerden daha fazla bilgi sağlarlar. 48

49 Örnek Sebep Sonuç Diyagramı -1 49

50 Örnek Sebep Sonuç Diyagramı -2 İŞGÜCÜ İZLEME YOK MAK İNELER A ŞIRI YÜKLEME MÜ ŞTERİYE ODAKLANAMAMA YÖNET İCİLER B İLENEN PROB.HİTAP ETMEME DAHA ÇOK SEYEHAT ALAN MÜHEND İSLERİ UZUN SAATLER EKSİK ALETLER GARANT İ YOK ÖDÜL YOK SATI Ş ELEMANLARI E ĞİTİMSİZ TELEFON PERSONEL İ B İLGİSAYAR PROGRM YOK ÇOK YAVA Ş YETERS İZ KAPASİTE DE ĞİŞKEN KALİTE YETERS İZ HATLAR TELEFONLAR YAVA Ş ÇEVİRME TEL.NO.ÇEV İRME EKSİK ALETLER UZMAN DE ĞİL BAZEN KUSURLU EK İPMAN ONARIMI TEST EDİLMEMİŞ TEPK İSİZ MÜ ŞTERİ ALAN ONARIMI YO ĞUN SATIŞ BELGESİZ ACİL GÖREVLENDİRME DÖKÜMANSIZ ÇA ĞRININ İZLEDİĞİ TELF. AYRI TEDARİKÇİ PARÇALARI KES A ŞIRI BÜROKRASİ YAVA Ş DAĞITIM ZOR TAMAMLAMA ZAYIF TASARIM ŞİKAYET OLUŞTURMA SATI ŞLAR METOTLAR YAVA Ş BİLGS.GEÇİRİLMEYEN BİLGİ MATERYALLER ANALİZ İÇİN UYGUNSUZ BİLGS.GEÇİRİLMEYEN BİLGİ 50

51 Örnek Sebep Sonuç Diyagramı -3 İNSANLAR POLİTİKALAR KALABALIK GİDİŞ YOLU ZORUNLU BÖLÜM YERLEŞİMİ TALİMATLARIN VERİLECEĞİ KAYIT İŞLEMLERİNİN UNUTULMASI SINIRLI İŞARETLER HASTALARIN RÖNTGEN BÖLÜMÜNÜ BULMAKTA ZORLUK YAŞAMALARI KORİDOR DÜZENİ ALIŞKANLIK BİRİMİN İŞARETLENMEMESİ METOTLAR TESİS 51

52 5. Kontrol Kartları Kontrol kartları iki temel sınıfa ayrılır. Bunlar; Sürekli değişkenler için kullanılanlar(ölçümler veya ölçülebilen özellikler için): X, R, S Kartı Kesikli değişkenler için kullanılanlar(sayım verileri veya ölçülemeyen özellikler için) : p, np, c,u 52

53 Ne zaman hangi kart? 53

54 Örnek Xbar/R Chart for C1-C SL=108.0 Means 100 X= SL=90.97 Subgroup SL=31.21 Ranges R= SL=

55 Test 1. A bölgesinin üstünde bir noktanın bulunması. ÜKL A X Karar Kriterleri Test 2. C bölgesinde ya da C bölgesinin üstünde sıra halinde dokuz noktanın bulunması. ÜKL A B B X C C X C C B B X AKL A X AKL A Test 3. Sıra halinde gittikçe artan ya da azalan altı noktanın bulunması. Test 4. Sıra halinde yukarıya ya da aşağıya dalgalanan ondört noktanın bulunması. ÜKS A ÜKS A B B X C C X X C C X AKS B A X AKS B A 55

56 Test 5. A bölgesinde ya da A bölgesinin üstünde sıra halinde üç noktadan ikisinin bulunması. ÜKS A X Karar Kriterleri - Devam X Test 6. B bölgesinde ya da B bölgesinin üstünde sıra halinde beş noktadan dördünün bulunması. ÜKS A X B B X C C X C C B B X AKS A X AKS A Test 7. C bölgesinde(merkez çizginin yukarısında ve aşağısında) sıra halinde onbeş noktanın bulunması. ÜKS A Test 8. Sekiz noktanın merkez çizginin heriki tarafında sıra halinde bulunup C bölgesinde yer almaması ÜKS A B B X X C C X X C C AKS B A AKS B A 56

57 8. Yayılım Diyagramı 57

58 AKIŞ DİYAGRAMLARI Girdileri, işlemleri ve çıktıları en basit şekli ile ifade eden grafiksel gösterim araçlarıdır. Girdiler: malzeme, iş gücü, ekipman İşlemler: girdilerin üzerindeki işlemler, depolama, bekleme, taşıma Çıktılar: ürün veya hizmetler, hurda, yeniden işleme, kirlilik İstenen ve anlaşılır detayda olmalıdırlar. (Basit olmalıdırlar, ama en basiti değil) 58

59 KULLANILAN SEMBOLLER (ANSI) DİKDÖRTGEN işlem yapılan süreç adımını temsil eder. KARO karar noktasıdır. Bir sonraki aktivitenin uygulanması bu kararın sonucuna bağlıdır. D "Gecikme" yi ifade eder. ALTIGEN sembolü hazırlık aktivitesini gösterir. A ÇEMBER akış diyagramının devam ettiğini veya diğer bir akış diyagramıyla bağlantılı olduğu noktayı gösterir. 59

60 ÖRNEK 60

61 Kalite araçları ile ilgili bir link 61

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır

Detaylı

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır

Detaylı

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1 3 FREKANS VERİLERİ 3.1. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler

Detaylı

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği

Detaylı

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik İKİNCİ DÜNYA SAVAŞI SONRASI, KAORU ISHIKAWA, ÜLKESİNE GELEN İKİ A.B.D.Lİ UZMAN JOSEPH JURAN VE EDWARSD DEMING İLE TANIŞIR. KAORU ISHIKAWA, KALİTEYE İLİŞKİN BU

Detaylı

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen

Detaylı

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak

Detaylı

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Frekans Dağılımları Verilerin Düzenlenmesi Sıralı dizi bir dizi verinin küçükten büyüğe yada büyükten küçüğe göre sıralanması Dağılı

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2 2.SUNUM Belirli bir amaç için toplanmış verileri anlamlı haline getirmenin farklı yolları vardır. Verileri sözel ifadelerle açıklama Verileri tablolar halinde düzenleme Verileri grafiklerle gösterme Veriler

Detaylı

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com

Detaylı

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları Altıncı Bölüm Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; - Kalite çemberi problem çözme yöntemlerini bilecek, - Temel problem çözme yöntemlerini anlayacak, - Temel problem çözme yöntemlerinin nasıl kullanmak

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Hangi Grafik?Neden? 1. Veri çeşidine

Detaylı

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik

Detaylı

VERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

VERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1 3 VERİLERİ ÖZETLEME 3.. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler

Detaylı

GRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.

GRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler. GRAFİKLER Verilerin matematiksel temellere sahip şekiller olarak gösterilmelerine grafik adı verilir. Araştırmalarda elde edilen veriler genellikle düzensiz ham verilerdir. Grafikler gözlem sonuçlarının

Detaylı

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak

Detaylı

PARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi

PARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında Uygulamaları Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi 1 Pareto analizi, değişik sayıdaki önemli nedenleri daha az önemde olan nedenlerden ayırmak için kullanılan

Detaylı

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir. BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden

Detaylı

veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilmesi ve alternatif çözümler

veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilmesi ve alternatif çözümler 911-00-TA 004 10.12.22 1/5 1.Amaç Bu talimatin amacı; ürün tedarikinden başlayarak müşteri şikayetlerine kadar olan tüm aşamalarda sağlıklı veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi,

Detaylı

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım

Detaylı

5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur.

5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur. 1. PARETO DİYAGRAMI Nedir? Azalan bir sırada düzenlenmiş ve frekansları gösteren bir çubuk diyagram olup, problem çözme çalışmasının başlangıç noktasını/noktalarını seçmek amacıyla kullanılmaktadır. Pareto

Detaylı

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız. .4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin

Detaylı

İstatistik 1 BÖLÜM 2

İstatistik 1 BÖLÜM 2 İstatistik 1 BÖLÜM 2 VERİ SETLERİNİN ÖZETLENMESİNDE KULLANILAN SIKLIK DAĞILIM TABLOLARI VE GRAFİKSEL YÖNTEMLER 1 İşlenecek Konular VERİ TÜRLERİ VE SAYISAL OLMAYAN İSTATİSTİKSEL ÖZETLEME YÖNTEMLERİ Temel

Detaylı

İstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar

İstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya başlanmıştır. Ders 1 Minitab da

Detaylı

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın

Detaylı

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler

Detaylı

KALİTE YÖNETİMİ. Hafta 8. Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN SAKARYA ÜNİVERSİTESİ

KALİTE YÖNETİMİ. Hafta 8. Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN SAKARYA ÜNİVERSİTESİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ KALİTE YÖNETİMİ Hafta 8 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan

Detaylı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma

Detaylı

Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması

Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması 326 Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması 1 Prof.Dr. Yılmaz ÖZKAN and 2 Abdulkadir ALTINSOY * 1 Prof.Dr. Faculty of Political Science, Sakarya University,

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1 Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

YEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak,

YEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak, YEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak, problem hakkında uzman ve problem ile ilişki içinde bulunan

Detaylı

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER DERS I - 1/63 İstatistik nedir? 1. 2. tanımı) 3. (En eski tanımı) (Yöntembilim olarak (Kelime anlamı) DERS I - 2/63 İstatistik nedir? 1. Veri toplama Araştırma 2. Verilerin sınıflandırılması

Detaylı

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ 1 BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ Veri seti; satırlarında gözlem birimleri, sütunlarında ise değişkenler bulunan iki boyutlu bir matristir. Satır ve sütunların kesişim bölgelerine 'hücre

Detaylı

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ

İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ KALİTE VE KALİTE KONTROLÜ Kalitenin Tanımı Kalite, kullanıma uygunluktur (Juran). Kalite, bir ürünün gerekliliklere uygunluk

Detaylı

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM 1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen

Detaylı

25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her

25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her İstatistik ve Olasılık Kaynak: Robert J. Beaver Barbara M. Beaver Willia Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver A division of Thoson Learning, Inc. İstatistik ve Olasılık Bölü

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir?

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir? 1. Süreç nedir? Girdileri çıktı haline getiren birbiriyle ilgili ve etkileşimli faaliyetler takımı dır. 2. Süreç nedir? Tanımlanabilirlik Tekrarlanır olması Ölçülebilirlik Bir sahibi ve sorumluları olması

Detaylı

www.mehmetaksarayli.com www.mehmetaksarayli.com 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme

www.mehmetaksarayli.com www.mehmetaksarayli.com 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme VERİLERİN TABLO VE GRAFİKLARLE GÖSTERİLMESİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayli@deu.edu.tr Bölümün Amaçları Bu Bölümü tamamladıktan sonra neleri yapabileceksiniz:

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Nokta Grafikleri Nokta grafikleri örnek veri dağılımlarını değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılır. Bir nokta grafiği örneklem verilerini gruplandırır

Detaylı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168

Detaylı

İstatistiksel Süreç Kontrolu. Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

İstatistiksel Süreç Kontrolu. Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolu Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolü Bir üretim/ hizmet sürecinin kontrol altında olup olmadığına karar vermek için kullanılan teknikler bütünüdür.

Detaylı

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir? İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin

Detaylı

KALİTE YÖNETİMİ SİSTEMLERİ

KALİTE YÖNETİMİ SİSTEMLERİ Kalite Yönetimi Sistemleri Posta Hizmetleri Ön Lisans Programı KALİTE YÖNETİMİ SİSTEMLERİ 1 Kalite Yönetimi Sistemleri İçindekiler 1.1. Dersin Amacı... 3 1.2. Öğrenme Çıktıları... 3 1.3. Ders kaynakları...

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel

Detaylı

İSTATİSTİK I. İstatistik Nedir? TANIM1:

İSTATİSTİK I. İstatistik Nedir? TANIM1: İSTATİSTİK I 1 İstatistik Nedir? TANIM1: Bir anakütleyi tanımlamak için ilgili anakütleden belirli yöntemlerle elde edilen örnek verilerinin analizine dayanarak anakütle ile ilgili tahminler yapan ve sonuç

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla

Detaylı

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ Doç. Dr. Nihal ERGİNEL Problemin ve nedenlerinin araştırılması, problemin doğru tanımlanması en önemli adımdır. Eğer problem doğru tanımlanmaz ise, doğru çözümlere ulaşılamaz.

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup- GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,

Detaylı

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNE GİRİŞ Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolü Bir üretim/ hizmet sürecinin kontrol altında olup olmadığına karar vermek için kullanılan teknikler

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 7 İç Kuvvetler Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 7. İç Kuvvetler Bu bölümde, bir

Detaylı

belirlenmesine ve çözülmesine yönlendirmek, kolaylaştırmak ve sistematik bir yaklaşımla bu bilgi ve verileri değerlendirmek

belirlenmesine ve çözülmesine yönlendirmek, kolaylaştırmak ve sistematik bir yaklaşımla bu bilgi ve verileri değerlendirmek 7 KALİTE ARACI 7 KALİTE ARACI Kalite araçları olarak adlandırılan araçlar özellikle uygulama sürecinde ortaya çıkan ve/veya çıkabilecek problemlerin; belirlenmesine ve çözülmesine yönelik bilgi ve veri

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Genel Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 Ege Üniversitesi Diş

Detaylı

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin

Detaylı

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 6 6 SIGMA FELSEFESİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Sigma seviyesi, süreçlerin yeterliliği ifade eden bir ölçüttür. Süreçlerin sigma seviyelerinin artması demek,

Detaylı

TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. Saat Hata

TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. Saat Hata Frekans Yüzdelik Üretkenlik Doç. Dr. Kazım Sarı Beykent Üniversitesi 2008 Prentice Hall, Inc. 6 1 Fikir Geliştirme Araçları Kontrol (Çetele) Çizelgesi Yayılım Diyagramı Sebep-Sonuç Sonuç Diyagramı Veri

Detaylı

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere

Detaylı

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA KALİTENİN TARİHSEL KİMLİK DEĞİŞİMİ Muayene İstatistiksel Kalite Kontrol Toplam Kalite Kontrol Toplam Kalite Yönetimi İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL İstatistiksel

Detaylı

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama: C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OM317 Müh. İstatistiği İstatistik ÖĞRENCİNİN: ADI - SOADI ÖĞREİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B Soru -

Detaylı

BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları

BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları Excel ile grafik kullanımı 7.Hafta Microsoft Excel-2 Dr. Onur TUNABOYU 1 Grafiğe bakıldığında her bir verinin anlaşılacağı şekilde; Grafik Başlığı,

Detaylı

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN IİSTATIİSTIİK Mustafa Sezer PEHLI VAN İstatistik nedir? İstatistik, veri anlamına gelir, İstatistik, sayılarla uğraşan bir bilim dalıdır, İstatistik, eksik bilgiler kullanarak doğru sonuçlara ulaştıran

Detaylı

KESİTLERİN ÇIKARILMASI

KESİTLERİN ÇIKARILMASI KESİTLERİN ÇIKARILMASI Karayolu, demiryolu, kanal, yüksek gerilim hattı gibi inşaat işlerinde projelerin hazırlanması, toprak hacminin bulunması amacı ile boyuna ve enine kesitlere ihtiyaç vardır. Boyuna

Detaylı

VERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ

VERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ Sayfa No 7/1 Hazırlayan İnceleyen Onaylayan Kalite Temsilcisi Kalite Yönetim Direktörü Başhekim 1.Amaç Bu prosedürün amacı;özel Çevre Hastanesi genelinde kalite probleminin tespit edilmesi ile çözümlenmesinde

Detaylı

Bakım Yönetimi Logo Nisan 2016

Bakım Yönetimi Logo Nisan 2016 Bakım Yönetimi Logo Nisan 2016 İçindekiler Bakım Yönetimi... 4 Bakım Yönetimini Etkileyen Öndeğer ve Parametreler... 4 Tanımlar... 5 Bakım Parametreleri... 5 Parametre Bilgileri... 6 Arıza Kodları... 8

Detaylı

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon) Varyans Bir serideki her elemanın ortalamadan farklarının karelerinin toplamının, serideki eleman sayısına bölümü ile elde edilir. Standart Sapma Varyansın kareköküdür. Eğer birçok veri ortalamaya yakın

Detaylı

KALİTE EKONOMİSİ PROF.DR. AHMET ÇOLAK

KALİTE EKONOMİSİ PROF.DR. AHMET ÇOLAK KALİTE EKONOMİSİ PROF.DR. AHMET ÇOLAK TOPLAM KALİTE MALİYETLERİ TOPLAM İÇİNDEKİ PAYI 1.Önleme maliyetleri % 5 2.Ölçme ve Değerleme Maliyetleri % 50 3.Başarısızlık Maliyetleri % 45 3.1.İç Başarısızlık Maliyetleri

Detaylı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

Detaylı

Doç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan

Doç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan Doç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan Neden Süreç Yönetimi? Örgütlerin çoğu geleneksel olarak fonksiyonel temelde yapılandırılmıştır. Tüm çalışmalar bağlı olunan fonksiyon içinde başlatılmakta,

Detaylı

Bar Diyagramı ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III. Bar Diyagramı İçin Checklist.

Bar Diyagramı ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III. Bar Diyagramı İçin Checklist. ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III (Bar-Pareto-Neden Sonuç-Saçılım Diagramları) Sayıları, ortalamaları veya diğer özet istatistiksileri kıyaslamak için

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını

Detaylı

Değer Frekans

Değer Frekans Veri Rasgelelik içeren olgulardan elde edilen ölçüm (gözlem) değerlerine istatistiksel veri veya kısaca veri (data) diyelim. Verilerin deneyler sonucu veya doğal şartlarda olguları gözlemekle elde edildiğini

Detaylı

KATEGORİ MİZANI BAŞLARKEN KATEGORİ NEDİR? NEDEN N İHTİYAÇ DUYULUR?

KATEGORİ MİZANI BAŞLARKEN KATEGORİ NEDİR? NEDEN N İHTİYAÇ DUYULUR? KATEGORİ MİZANI Doküman Kodu : RNT-02 Açıklama : Vio Kategori Mizanı Kullanımı Kapsam : Vio Nitelikleri Revizyon No : 2 Yayın Tarihi : Aralık 2012 BAŞLARKEN SKOR YAZILIM tarafından geliştirilen ticari

Detaylı

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri Girdi Analizi 0 Gerçek hayattaki benzetim modeli uygulamalarında, girdi verisinin hangi dağılımdan geldiğini belirlemek oldukça zor ve zaman harcayıcıdır. 0 Yanlış girdi analizi, elde edilen sonuçların

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı 1 Bernoulli Dağılımı Bir şans değişkeninin bernoulli dağılımı göstermesi için ilgilenilen süreçte bernoulli

Detaylı

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Akış Diyagramları ve Sözde Kodlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Sözde Kodlar (pseudo-code) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Sözde Kod Sözde

Detaylı

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI 29 İSG011 1/7 ve ACİL DURUM PLÂNI AMAÇ: Kazaların kök nedenlerinin araştırılması için Balık kılçığı metodu ile bulma yönteminin uygulaması 20 Slayt II BÖLÜM BALIK KILÇIĞI METODU ve UYGULAMALARI 2016 Güz

Detaylı

VI TEHLİKE ANALİZ METODOLOJİLERİ

VI TEHLİKE ANALİZ METODOLOJİLERİ 12 80 Slayt 6/6 TEHLİKE RİSK ANALİZ YÖNETİMİ METODOLOJİLERİ ve DEĞERLENDİRİLMESİ AMAÇ Tehlike analiz metotları FTA Hata ağacı analizi, ETA Olay ağacı analizi, PHA Ön Tehlike Analizi, PRA Birincil risk

Detaylı

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI Tarih/Saat/Yer: 15.06.16/09:00-10:30/AS115-116-117 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin

Detaylı

İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı

İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı Hareketli Yük Çeşitleri: a) I. tip hareketli yük: Sistemin tümünü veya bir bölümünü kaplayan, boyu değişken düzgün yayılı hareketli yüklerdir (insan,

Detaylı

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma BÖLÜM14 4. EXCEL DE GRAFİK Excel programının en üstün özelliklerinden bir diğeri de grafik çizim özelliğinin mükemmel olmasıdır. Excel grafik işlemleri için kullanıcıya çok geniş seçenekler sunar. Excel

Detaylı

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma Programcılık, program çözme ve algoritma Program: Bilgisayara bir işlemi yaptırmak için yazılan komutlar dizisinin bütünü veya

Detaylı

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Dr. Mehmet AKSARAYLI Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir. Şans Değişkenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesikli

Detaylı

BÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI

BÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI BÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI Geliştirilecek olan yazılımın genel yapısının şematik gösterimine akış diyagramı (flowchart) adı verilir. Akış diyagramları, yazılımı oluşturacak program parçalarını ve bu parçaların

Detaylı

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti 4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen

Detaylı

Bölüm 2. Verinin görsel betimlemesi. İstatistik Ders Notları 2018

Bölüm 2. Verinin görsel betimlemesi. İstatistik Ders Notları 2018 Bölüm 2 Verinin görsel betimlemesi Bu bölümde bir kitle ya da rastgele örneklemdeki verinin görsel olarak betimlenmesi için kullanılan yöntemler tanıtılacaktır. Birinci kısımda önce bir nitel değişkenin

Detaylı

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER GRAFİKLER

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER GRAFİKLER HEDEFLER İÇİNDEKİLER GRAFİKLER Histogram Frekans Poligonu Kümülatif Frekans i Sütun Grafiği Daire Grafiği Pareto Grafiği İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak Bu üniteyi çalıştıktan sonra, Grafik kavramını

Detaylı