КУРСОВАЯ РАБОТА
на тему: «Статистический анализ удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством»»
Введение
Актуальность использования статистических методов в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано, прежде всего, развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов.
Статистические методы контроля и управления качеством только тогда будут давать значительный эффект, когда они применяются на всех уровнях: рабочий управляет машиной, технологическим процессом, оператор занимается обслуживанием клиентов, мастер или управляющий – процессами, работниками и так далее, везде нужно овладевать методами выявления недостатков, путей улучшения процессов. Для этого необходима специализированная методология обучения взрослых людей, массовые доступные учебно-методические материалы, способствующие пониманию широким кругом работников особенностей статистических методов, их применения и возможностей. Это важно и потому, что менеджментом качества должен заниматься каждый работник, каждый специалист на своем рабочем. «Внедрение» математиков, не знакомых с конкретной спецификой различных профессий, в эту деятельность, замена содержательных аспектов задач улучшения качества на математические привели к тому, что с одной стороны, стало преобладать мнение, что статистика – это наука о сложных громоздких вычислениях, которые без компьютеров невозможно осуществлять; с другой стороны, даже при грамотном применении статистических методов они не всегда дают ожидаемые от их применения результаты. Это часто обусловлено неверной организацией работ по сбору «статистического материала» некорректной его обработкой без учета содержательной специфики анализируемых процессов и «математической» интерпретацией полученных результатов.
В связи с описанной актуальность использования статистических методов была выбрана тема курсовой работы: «Статистический анализ удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством»
Цель выполнения курсовой работы заключается в проведении статистического анализа удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством».
Основные задачи:
– описание применения статистических методов при управлении качеством учебного процесса в КурскГТУ;
– изучение современных методов контроля и управления качеством учебного процесса в КурскГТУ.
1. Теоретические аспекты используемых статистических методов
Существует семь традиционных методов (инструментов) статистического управления качеством: графики, контрольные листки, причинно-следственные диаграммы, диаграммы рассеяния (разброса), гистограммы, диаграммы Парето, контрольные карты.
1.1 Графические методы статистического анализа
Графики дают возможность оценить состояние процесса на данный момент, а также спрогнозировать более отдалённый результат по тенденциям процесса, которые можно обнаружить на графиках (конечно, надо учитывать, что такие прогнозы могут быть во многих случаях достаточно условными). При отражении на графике изменения данных во времени график ещё называют временным рядом.
Обычно используют следующие виды графиков:
1) выраженный ломаной линией;
2) линейный;
3) столбчатый;
4) круговой;
5) ленточный;
6) Z-образный;
7) радиальный.
График, выраженный ломаной линией, применяется, когда необходимо самым простым способом представить изменение данных за определённый период времени, например, изменение размера ежегодной выручки от продажи изделий, объёма производства или доли дефектных изделий.
Линейный график представляет собой другой способ показа данных и сравнения их. Данные вводятся с помощью цифр, а затем соединяются линией. Линейный график легко строить. Анализ линий на графике предоставляет информацию о тех областях, которые необходимо исследовать в дальнейшем.
1.1.1 Столбчатые графики
Столбчатый график представляет количественную зависимость, выраженную высотой столбика. Например, зависимость себестоимости от вида изделия, сумма потерь в результате брака в зависимости от процесса и так далее. Обычно столбики показывают на графике в порядке убывания высоты справа налево. Если в числе факторов имеется группа «Прочие», то соответствующий столбик на графике показывают крайним справа.
1.1.2 Круговые графики
Круговым графиком выражают соотношение составляющих какого-то целого параметра и всего параметра в целом, например: соотношение сумм выручки от продажи отдельно по видам деталей и полную сумму выручки; соотношение типов используемых стальных пластин и общее число пластин; соотношение тем работы кружков качества (отличающихся содержанием) и общее число тем; соотношение элементов, составляющих себестоимость изделия, и целое число, выражающее себестоимость, и так далее. Целое принимается за 100% и выражается полным кругом. Составляющие выражаются в виде секторов круга и располагаются по кругу в направлении движения часовой стрелки, начиная с элемента, имеющего наибольший процент вклада, в целое, в порядке уменьшения процента вклада. Последним ставится элемент «прочие». На круговом графике легко видеть сразу все составляющие и их соотношение.
1.1.3 Ленточные графики
Ленточный график используют для наглядного представления соотношения составляющих какого-то параметра и одновременно для выражения изменения этих составляющих с течением времени, например: для графического представления соотношения составляющих суммы выручки от продажи изделий по видам изделий и их изменения по месяцам (или годам); для представления содержания анкет при ежегодном анкетировании и его изменении от года к году; для представления причин дефектов и изменения их по месяцам и так далее.
При построении ленточного графика прямоугольник графика делят на зоны пропорционально составляющим или в соответствии с количественными значениями и по длине ленты размечают участки в соответствии с соотношением составляющих по каждому фактору. Систематизируя ленточный график так, чтобы ленты располагались в последовательном временном порядке, можно оценить изменение составляющих с течением времени.
1.1.4 Z-образные графики
Z-образный график используют для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных, таких как объем сбыта, объем производства и так далее. График строится следующим образом: 1) откладываются значения параметра (например, объем сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрезками прямой – получается график, образуемый ломаной линией; 2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график; 3) вычисляются итоговые значения, изменяющиеся от месяца к месяцу (меняющийся итог), и строится соответствующий график, образуемый ломаной линией. За меняющийся итог принимается в данном случае итог за год, предшествующий данному месяцу. Общий график, включающий три построенных указанным образом графика, имеет вид буквы Z, отчего он и получил свое название. Z-образный график применяют, помимо контроля объема сбыта или объема производства, для уменьшения числа дефектных изделий и суммарного числа дефектов, для снижения себестоимости и уменьшения случаев невыхода на работу и так далее. По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия достижения этих значений.
1.1.5 Радиальные графики (радиационные диаграммы)
1.2 Стратификация данных
Например, расслоение можно провести по следующим признакам:
– расслоение по исполнителям – по работающим, по полу, по стажу работы и так далее;
– расслоение по машинам и оборудованию – по новому и старому оборудованию, по марке оборудования, по конструкции и так далее;
– расслоение по материалу – по месту производства, по фирме-производителю, по партии, по качеству сырья и так далее;
– расслоение по способу производства – по температуре, по технологическому приему, по месту производства работ.
При расслоении данных следует стремиться к тому, чтобы различие внутри группы было как можно меньше, а различие между группами – как можно больше.
Расслоение позволяет получить представление о скрытых причинах дефектов, а также помогает выявить причину появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между «слоями». Например, если расслоение проведено по фактору «исполнитель», то при значительном различии в данных можно определить влияние того или иного исполнителя на качество изделия; если расслоение проведено по фактору «оборудование» – влияние использования разного оборудования.
Если после расслоения данных невозможно определить наглядно решающий фактор в решении проблемы, то необходимо проводить более глубокий анализ данных.
На практике стратификация используется для расслаивания статистических данных по различным признакам и анализа выявленной при этом разницы в диаграммах Парето, схемах Исикавы, гистограммах, диаграммах рассеивания и так далее.