KHỚP PHÂN PHỐI VÀ BẢNG NGẪU NHIÊN

Trong các dự án cải tiến, dữ liệu đếm và dữ liệu phân loại thường được dùng để tìm nguyên nhân lỗi, so sánh tỷ lệ và đánh giá kết quả. Tuy nhiên, nếu bỏ qua dạng phân phối, điều kiện áp dụng của phép kiểm định hoặc các biến gây nhiễu, nhóm dự án có thể đưa ra kết luận chưa phù hợp. Khóa học giúp anh chị tìm hiểu các công cụ phân tích dữ liệu, gồm kiểm định khi bình phương để đánh giá mức độ khớp phân phối, kiểm định Anderson–Darling và biểu đồ xác suất cho dữ liệu liên tục. Nội dung cũng đề cập đến bảng ngẫu nhiên nhiều hàng nhiều cột, kiểm định chính xác Fisher, kiểm định McNemar, hệ số Cramer V, tỷ số chênh và phần dư chuẩn hóa. Đặc biệt, anh chị sẽ tìm hiểu nghịch lý Simpson và cách xem xét ảnh hưởng của các biến gây nhiễu trước khi so sánh kết quả giữa các nhóm. Các ví dụ sử dụng số liệu giả định về khiếu nại, lỗi sản phẩm và mức độ hài lòng, kèm hướng dẫn tính toán từng bước. Bài thực hành cuối khóa kết nối các công cụ thành một quy trình phân tích thống nhất. Qua đó, anh chị có thể củng cố kiến thức thống kê, hiểu rõ hơn điều kiện áp dụng của từng phép kiểm định và thận trọng hơn khi diễn giải kết quả trong dự án cải tiến.