Débloquez l'accès à plus de 10 000 cours avec Coursera Plus. Essai gratuit de 7 jours.

University of Colorado Boulder

Analyse des systèmes de mesure

Wendy Martin

Instructeur : Wendy Martin

1 666 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2

(10 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
2 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2

(10 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
2 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les termes et les concepts associés à l'analyse des systèmes de mesure

  • Analyser l'erreur de mesure pour déterminer la capacité potentielle d'un système de mesure

  • Analyser l'erreur de mesure pour déterminer la capacité à court et à long terme d'un système de mesure

  • Analyser un système de mesure de données discrètes à l'aide d'études potentielles, à court terme et à long terme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Capacité de traitement
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Recherche quantitative
  • Catégorie : Statistiques descriptives
  • Catégorie : Systèmes de mesure
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Probabilités et statistiques
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse de corrélation
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Vérification et validation
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Contrôle continu
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Visualisation de Données

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Méthodes de science des données pour l'amélioration de la qualité
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Dans ce module, nous apprendrons à identifier, caractériser et analyser les relations entre deux variables. Nous commencerons par apprendre ce qu'est la corrélation entre deux variables continues et les tests de signification. Ensuite, nous apprendrons la corrélation pour les variables ordinales, et l'association pour une variable nominale et une variable continue. Enfin, nous apprendrons à évaluer la relation entre deux variables nominales.

Inclus

9 vidéos2 lectures1 devoir2 sujets de discussion

Dans ce module, nous effectuerons une Analyse des facteurs de variance (ANOVA) à effets fixes et aléatoires pour un facteur unique et nous interpréterons les résultats. Nous examinerons d'abord la variation à l'intérieur du groupe par rapport à la variation entre les groupes et nous interpréterons le tableau source de l'ANOVA. Nous apprendrons à effectuer l'Analyse de la variance (ANOVA) à effets fixes pour les moyennes et la dispersion, en tenant compte de la normalité et de la variance égale/inégale. Nous créerons des visualisations de données des résultats, calculerons l'importance statistique et effectuerons des analyses post hoc. Enfin, nous effectuerons l'Analyse de variance avec effets aléatoires.

Inclus

15 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, nous comprendrons les termes et les concepts associés à l'analyse des systèmes de mesure et nous analyserons l'erreur de mesure pour déterminer la capacité potentielle d'un système de mesure. Nous étudierons les lignes directrices pour l'analyse des systèmes de mesure et les équations pour l'erreur de mesure et la capabilité. Nous calculerons ensuite les sources de variation à partir de l'Analyse de la variance (ANOVA), déterminerons les sources de variation les plus importantes et déterminerons la capabilité par rapport à la variation du processus et à la tolérance de la spécification. Enfin, nous créerons des visualisations des données et interpréterons les résultats de l'analyse.

Inclus

11 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

Dans ce module, nous analyserons l'erreur de mesure afin de déterminer la capacité à court et à long terme d'un système de mesure. Nous nous appuierons sur ce que nous avons appris dans le module précédent, en ajoutant l'évaluation des hypothèses sous-jacentes de normalité, d'indépendance de la taille/magnitude de la pièce et de l'erreur de mesure, et de stabilité de l'erreur de mesure. Nous effectuerons une Analyse de la variance (ANOVA) pour déterminer les sources de variation ainsi que la détermination de la discrimination de la jauge. Enfin, nous créerons des visualisations des données et interpréterons les résultats de l'analyse.

Inclus

7 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, nous analyserons un système de mesures discrètes afin de déterminer l'accord, la cohérence et la validité. Nous commencerons par nous familiariser avec les termes, les définitions et les procédures associés à l'analyse des systèmes de mesure discrète. Ensuite, nous étudierons la mesure de l'accord à l'aide de la statistique Kappa et la mesure du désaccord à l'aide du test de symétrie. Nous apprendrons ensuite à effectuer des analyses de concordance avec deux évaluateurs et deux catégories, deux évaluateurs plus de deux catégories, et plus de deux évaluateurs. Nous analyserons la cohérence interne des évaluateurs. Enfin, nous évaluerons la validité (concordance avec une norme).

Inclus

14 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

 

Instructeur

Wendy Martin
University of Colorado Boulder
9 Cours18 745 apprenants

Offert par

En savoir plus sur Probabilités et Statistiques

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions