Interprétation des résultats principaux pour la fonction Diagramme de valeurs individuelles

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter un diagramme des valeurs individuelles.

Etape 1 : Evaluer les caractéristiques clés

Examinez le centrage et la répartition de la loi de distribution. Evaluez l'incidence de l'effectif de l'échantillon sur l'apparence du diagramme des valeurs individuelles.

Centrage et répartition

Identifiez les groupes de symboles les plus denses. Les groupes les plus denses représentent les valeurs les plus courantes. Evaluez la dispersion de chaque groupe pour comprendre la variation des données. Maintenez le pointeur sur un point pour afficher une info-bulle décrivant l'observation.

Par exemple, dans ce diagramme des valeurs individuelles des diamètres de tuyaux en plastique, la dispersion augmente chaque semaine.

Examinez toute caractéristique surprenante ou indésirable dans le diagramme des valeurs individuelles. Par exemple, un diagramme des valeurs individuelles des mesures de la dureté à partir d'un envoi de roulements à billes indique une dispersion des valeurs plus étendue que la normale. Une étude a révélé qu'une modification du procédé de fabrication des roulements à billes a provoqué l'augmentation de la variabilité.

Effectif d'échantillon (n)

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

Par exemple, bien que ces diagrammes des valeurs individuelles semblent plutôt différents, les deux ont été créés à l'aide d'échantillons de données sélectionnés aléatoirement dans la même population.

Le diagramme des valeurs individuelles est adapté lorsque l'effectif de l'échantillon est inférieur à 50 environ. Si l'échantillon est trop grand, les points de données du diagramme peuvent être trop regroupés et compliquer ainsi l'évaluation de la distribution. Si l'effectif de l'échantillon est supérieur à 50, utilisez plutôt une boîte à moustaches ou un histogramme.

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

Des données asymétriques et multimodales peuvent indiquer la présence de données non normales. Des 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. En général, l'asymétrie est plus facile à détecter avec un histogramme ou une boîte à moustaches.

Ces diagrammes des valeurs individuelles illustrent des données asymétriques. Le diagramme des valeurs individuelles avec des données asymétriques à droite illustre des temps d'attente. La plupart des temps d'attente sont relativement courts, seuls certains sont longs. Le diagramme des valeurs individuelles 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.

Sur un diagramme des valeurs individuelles, les valeurs de données anormalement élevées ou faibles identifient de possibles valeurs aberrantes.
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.

Données multimodales

Les données multimodales présentent plusieurs groupes, également appelés modes. Les données multimodales indiquent souvent que des variables importantes ne sont pas encore représentées.

Par exemple, ces diagrammes des valeurs individuelles sont des graphiques représentant les mêmes données. Le diagramme des valeurs individuelles simple présente deux groupes, mais leur signification n'est pas claire. Le diagramme des valeurs individuelles avec groupes indique que les groupes correspondent à deux groupes.

Simple
Avec groupes

Si des informations supplémentaires vous permettent de classer les observations en groupes, vous pouvez créer une variable de groupe avec ces informations. Vous pouvez ensuite créer le graphique avec des groupes pour déterminer si la variable de groupe explique les pics dans les données.

Conseil

Pour ajouter une variable de regroupement à un graphique existant, double-cliquez sur la représentation de donnée sur le graphique, puis cliquez sur l'onglet Groupes.

Etape 3 : Evaluer et comparer des groupes

Si votre diagramme des valeurs individuelles comporte des groupes, évaluez et comparez le centrage et la dispersion des groupes.

Centrages

Recherchez des différences entre les centrages de groupes.

Par exemple, ce diagramme des valeurs individuelles indique l'épaisseur de câbles provenant de trois fournisseurs. Les centrages des épaisseurs de câbles semblent différents pour chaque fournisseur.
Pour déterminer si une différence dans les moyennes est statistiquement significative, effectuez l'une des opérations suivantes :

Dispersions

Recherchez les différences entre les dispersions des groupes.

Par exemple, ce diagramme des valeurs individuelles représente les poids de remplissage de boîtes de céréales provenant de trois lignes de production. Bien que les lois de distribution du poids présentent à peu près le même centrage, 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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