Interprétation des résultats principaux pour la fonction Boîte à moustaches

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter une boîte à moustaches.

Etape 1 : Evaluer les caractéristiques clés

Examinez le centrage et la répartition de la loi de distribution. Evaluez l'impact de l'effectif de l'échantillon sur l'apparence de la boîte à moustaches.

Centrage et répartition

Examinez les éléments suivants pour en savoir plus sur le centrage et la dispersion des données d'échantillon.
Médiane
La médiane est représentée par la ligne dans la boîte. La médiane est une mesure courante du centrage de vos données. La moitié des observations lui sont inférieures ou égales et la moitié des observations lui sont supérieures ou égales.
Boîte de l'étendue interquartile
La boîte de l'étendue interquartile représente la moitié centrale (50 %) des données. Elle indique la distance entre les premier et troisième quartiles (Q1-Q3).
Moustaches
Les moustaches s'étendent des deux côtés de la boîte. Elles représentent les plages des 25 % inférieurs et des 25 % supérieurs des valeurs de données, à l'exclusion des valeurs aberrantes.

Maintenez le pointeur sur la boîte à moustaches pour afficher une info-bulle indiquant ces statistiques. Par exemple, cette boîte à moustaches des fréquences cardiaques au repos indique que la fréquence cardiaque médiane est de 71. La fréquence cardiaque au repos de la plupart des sujets est située entre 64 et 80, mais la fréquence cardiaque de certains sujets peut baisser jusqu'à 48 ou atteindre 100.

Examinez toute caractéristique surprenante ou indésirable dans la boîte à moustaches. Par exemple, une boîte à moustaches peut indiquer que la longueur médiane de planches en bois est bien inférieure à la longueur cible qui est de 8 pieds.

Remarque

Etant donné que les quartiles de la boîte à moustaches sont des valeurs calculées, il se peut qu'ils ne correspondent pas à des observations réelles dans votre fichier de données. Pour plus d'informations sur la procédure d'interprétation des quartiles, reportez-vous à la rubrique Que sont les quartiles ?. Pour obtenir des informations spécifiques sur la procédure de calcul des quartiles, reportez-vous à la rubrique Méthodes et formules pour la fonction Récapitulatif graphique.

Effectif d'échantillon (n)

L'effectif de l'échantillon peut avoir une incidence sur l'apparence du graphique.

Par exemple, bien que ces boîtes à moustaches semblent plutôt différentes, les deux ont été créées à l'aide d'échantillons de données sélectionnés aléatoirement à partir de la même population.
n = 15
n = 500

La boîte à moustaches est adaptée lorsque l'effectif d'échantillon est d'au moins 20. Si l'effectif de l'échantillon est trop petit, les quartiles et les valeurs aberrantes apparaissant dans la boîte à moustaches risquent de ne pas être significatives. Si l'effectif d'échantillon est inférieur à 20, envisagez plutôt d'utiliser un diagramme des valeurs individuelles.

Etape 2 : Rechercher des indicateurs de données non normales ou aberrantes

Les données asymétriques peuvent indiquer la présence de données non normales. Les valeurs aberrantes peuvent indiquer la présence d'autres conditions dans vos données.

Données asymétriques

Lorsque les données sont asymétriques, la majorité d'entre elles sont situées sur le côté supérieur ou inférieur du graphique. L'asymétrie indique que les données peuvent ne pas être normalement distribuées.

Ces boîtes à moustaches illustrent des données asymétriques. La boîte à moustaches avec des données asymétriques à droite illustre des temps d'attente. La plupart des temps d'attente sont relativement courts, seuls certains sont longs. La boîte à moustaches avec des données asymétriques à gauche représente des données de temps de défaillance. Quelques éléments rencontrent une défaillance immédiatement, mais pour bien plus d'entre eux, elle survient plus tard.

Asymétrie à droite
Asymétrie à gauche

Si vous savez que vos données ne sont pas naturellement asymétriques, étudiez-en les causes possibles. Pour analyser les données très asymétriques, consultez la rubrique sur les observations relatives aux données pour l'analyse afin de vous assurer que vous pouvez utiliser des données non normales.

Valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes, qui sont des valeurs de données très éloignées des autres valeurs de données, peuvent avoir une incidence importante sur vos résultats. En général, les valeurs aberrantes sont plus faciles à repérer sur une boîte à moustaches.

Sur une boîte à moustaches, les valeurs aberrantes sont indiquées par des astérisques (*).
Conseil

Maintenez le pointeur sur la valeur aberrante pour identifier le point de donnée.

Essayez de déterminer la cause de toutes les valeurs aberrantes. Corrigez les erreurs de mesure ou d’entrée des données. Pensez éventuellement à supprimer les valeurs de données associées à des événements anormaux et uniques (causes spéciales). Ensuite, répétez l'analyse.

Etape 3 : Evaluer et comparer des groupes

Si votre boîte à moustaches comporte des groupes, évaluez et comparez le centrage et la dispersion des groupes.

Centrages

Recherchez des différences entre les centrages de groupes.

Par exemple, cette boîte à moustaches représente l'épaisseur de câbles produits par quatre fournisseurs. Les épaisseurs médianes pour certains groupes semblent différentes.

Dispersions

Recherchez les différences entre les dispersions des groupes.

Par exemple, cette boîte à moustaches représente les poids de remplissage de boîtes de céréales provenant de quatre lignes de production. Les poids médians des groupes de boîtes de céréales sont similaires, mais les poids de certains groupes sont plus variables que d'autres.
Pour déterminer si une différence de dispersion (variance) est statistiquement significative, effectuez l'une des opérations suivantes :
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