１．統計的品質データ解析を始める前に

　　（１）．ＱＣ的ものの見方、考え方

　　　　　ａ．企業人の常識としての論理的思考

　　　　　ｂ．固有技術と管理技術

　　　　　　　・なぜ管理技術が重要なのか

　　　　　ｃ．品質問題解決への道標

　　　　　ｄ．事実に基づく管理を実践するためには

　（２）．なぜ統計的なデータ解析が必要なのか

　　　　　ａ．私達が手にするデータはバラツキを持っている

　　　　　ｂ．バラツキのあるデータをどのようにして解析するのか

　　　　　ｃ．成功の確率が高い方策を採用するため数理統計学を応用する

　　　　　ｄ．統計的品質データ解析法の全体像

　　（３）．解析の前に、まずはデータを吟味する

２．統計的品質データ解析法の基礎

　　（１）．集団の全体像、特徴を把握する

　　　　　ａ．データの中心的傾向　

　　　　　　　・平均値、中央値、最頻値

　　　　　ｂ．データの散らばり具合　

　　　　　　　・分散、標準偏差、範囲

　　　　　ｃ．母集団とサンプル

　　　　　ｄ．二つの標準偏差に注意、措置

　　（２）．統計的品質データ解析のために必要な色々な分布

　　　　　ａ．正規分布、標準正規分布の性質（z変換、z分布）

　　　　　ｂ．Natural Tolerance

　　（３）．平均値の分布

　　　　　　　中心極限定理

　　（４）．統計量の分布

　　　　　　　・t分布、F分布、χ2分布

３．統計的品質データ解析の応用　「第一段階」

　　（１）．幅を持って予測する統計的推定と信頼限界

　　　　　ａ．母平均の区間推定

　　　　　　・母集団のばらつきがわかっている場合：z分布

　　　　　　　　　　　　　　　 わかっていない場合：t分布

　　　　　ｂ．母標準偏差の区間推定：χ2分布　

　　　　　ｃ．母比率（不良率）の区間推定：z分布　　　　　

　　（２）．測定システム分析

　　　　　ａ．測定プロセスのバラツキを評価する

　　　　　ｂ．測定システム分析の仕組みの理解

　　　　　ｃ．評価指標と判断基準

　　　　　ｄ. マクロによる演習

４．統計的品質データ解析の応用　「第二段階」

　　（１）．統計的仮説検定

　　　　　ａ．仮説検定の目的

　　　　　ｂ．仮説検定の考え方と手順

　　　　　ｃ．両側検定と片側検定

　　（２）．母平均の検定の全体像

　　　　　ａ．母平均の検定（１サンプル）

　　　　　ｂ．母平均の差の検定（２サンプル）

　　　　　ｃ．サンプル同士のバラツキに違いがあるかどうか：Ｆ-検定

　　（３）．母分散の検定の全体像

　　　　  ａ．母分散の検定（１サンプル）

　　　　　ｂ．母分散の差の検定（２サンプル）

　　（４）．相関と単回帰

　　　　　ａ．単相関係数の仕組み

　　　　　ｂ．単相関係数の読み方と注意点（散布図と共にみる）

　　　　　ｃ．擬似相関

　　　　　ｄ．単回帰式を求める　　

　　（５）．分散分析（回帰分析の評価指標の理解を目的として）

　　　　　ａ．分散分析のしくみ

               ｂ．分散分析のステップ

　　（６）．重回帰分析

　　　　　ａ．重回帰分析のしくみ

　　　　　ｂ．多重共線性、偏回帰係数、標準偏回帰係数

　　　　　ｃ. 重回帰分析の評価指標

　　　　　ｄ．カテゴリーデータのダミー変換