GLI STRUMENTI STATISTICI PER ORGANIZZARE E GESTIRE LA SPERIMENTAZIONE E LA RICERCA TECNOLOGICA

Gli scopi della formazione sono di creare la mentalità dello sperimentatore o del tecnologo, e di fornirgli gli strumenti per assicurare che i risultati della sperimentazione non vengano smentiti successivamente alla sua conclusione.

La formazione è organizzata in due parti strettamente congiunte, tuttavia possono essere fruite separatamente. Si tenga tuttavia presente che è inutile svolgere la seconda parte se non si conosce bene la statistica applicata, illustrata nella prima parte.

Questo corso è stato impostato per chi ha già una sufficiente conoscenza della statistica applicata e non ritiene opportuno frequentare l’insieme dei 7 Corsi di Statistica Applicata che ripercorrono le conoscenze di questa branca della matematica a partire dalle basi. Esso riassume, in particolare, i corsi di inferenza, ANOVA e D.O.E.

Gli aspetti di statistica applicata sono trasmessi in modo semplice e chiaro, tale da essere percepiti anche da chi non si sente particolarmente portato per la matematica.

Sintesi:

• la prima parte riguarda gli strumenti statistici indispensabili per analizzare i riscontri sperimentali (elaborare i dati)

• la seconda parte illustra come organizzare la sperimentazione in azienda.

Contenuti prima parte:

• fondamenti della statistica applicata: accenni alle distribuzioni di frequenza (Gauss, Bernoulli, Poisson) e ai loro parametri caratteristici. Utilità e modalità di calcolo

• elementi di inferenza statistica (la sperimentazione a due fattori)

• stime di parametri fondamentali di una popolazione (come: media, dispersione, percentuali, capacità di un processo, ecc.) a partire dai dati di un campione

• test (confronto del livello di significatività della differenza) fra due parametri statistici (gli stessi di cui sopra)

• ANOVA: scomposizione della variabilità nei suoi componenti e analisi degli errori (di misura, di campionamento, dell’operatore, ecc.).

Contenuti seconda parte:

• schemi della sperimentazione (completi e incompleti) a più di due fattori e a più livelli: pianificazione delle prove, tipologie di organizzazione delle prove per assicurare la significatività dei riscontri sperimentali (esperimenti casualizzati, a blocchi, ecc.)

• tecniche di analisi e interpretazione dei risultati della sperimentazione statistica: entità e direzione degli effetti, significatività degli stessi e identificazione di eventuali interazioni significative tra i fattori (peso dell’errore residuo), stima dell’intervallo di affidabilità degli effetti, individuazione del modello di interpolazione, analisi dei residui per controllare la validità delle ipotesi su cui si basa l’analisi dei dati, interpretazione dei risultati (analisi grafica dei dati).