Interprétation des résultats principaux pour la fonction Ajuster le modèle linéaire général

Suivez la procédure ci-dessous pour interpréter un modèle linéaire général. Les résultats principaux incluent la valeur de p, les coefficients, le R2 et les diagrammes des valeurs résiduelles.

Etape 1 : Déterminer si l'association entre la réponse et le terme est statistiquement significative

Pour déterminer si l'association entre la réponse et chacun des termes du modèle est statistiquement significative, comparez la valeur de p du terme à votre seuil de signification pour évaluer l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle est qu'il n'existe aucune association entre le terme et la réponse. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'il existe une association.
Valeur de p ≤ α : l'association est statistiquement significative.
Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez conclure qu'il existe une association statistiquement significative entre la variable de réponse et le terme.
Valeur de p > α : l'association n'est pas statistiquement significative.
Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas conclure qu'il existe une association statistiquement significative entre la variable de réponse et le terme. Il est sans doute nécessaire de réajuster le modèle sans le terme.
Si plusieurs prédicteurs ne présentent aucune association statistiquement significative avec la réponse, vous pouvez réduire le modèle en supprimant ces termes un par un. Pour plus d'informations sur la suppression de termes d'un modèle, reportez-vous à la rubrique Réduction du modèle.
Si un terme d'un modèle est statistiquement significatif, l'interprétation dépend du type de terme concerné. Les interprétations sont les suivantes :
  • Si un facteur fixe est significatif, vous pouvez en conclure que les moyennes des niveaux ne sont pas toutes égales.
  • Si un facteur aléatoire est significatif, vous pouvez en conclure qu'il contribue à la variation dans la réponse.
  • Si un terme d'interaction est significatif, la relation entre l'un des facteurs et la réponse dépend des autres facteurs du terme. Dans ce cas, vous ne devez pas interpréter les effets principaux sans prendre en compte l'effet d'interaction.
  • Si une covariable est statistiquement significative, vous pouvez en conclure qu'une variation de la valeur de la covariable entraîne une variation de la valeur de réponse moyenne.
  • Si un terme polynomial est significatif, vous pouvez en conclure que les données contiennent une courbure.
Coefficients Valeur Valeur Terme Coeff Coef ErT de T de p FIV Constante -4969 191 -25,97 0,000 Température 83,87 3,13 26,82 0,000 301,00 TypeVerre 1 1323 271 4,89 0,000 3604,00 2 1554 271 5,74 0,000 3604,00 Température*Température -0,2852 0,0125 -22,83 0,000 301,00 Température*TypeVerre 1 -24,40 4,42 -5,52 0,000 15451,33 2 -27,87 4,42 -6,30 0,000 15451,33 Température*Température*TypeVerre 1 0,1124 0,0177 6,36 0,000 4354,00 2 0,1220 0,0177 6,91 0,000 4354,00
Résultats principaux : valeur de p, coefficients

Dans ces résultats, les effets principaux du type de verre et de la température sont statistiquement significatifs à un seuil de signification de 0,05. Vous pouvez en conclure que la variation de ces variables entraîne une variation de la variable de réponse.

Les résultats affichent les coefficients pour deux des trois types de verre présents dans l'expérience. Par défaut, Minitab supprime un niveau de facteur pour éviter toute multicolinéarité parfaite. Etant donné que l'analyse utilise le schéma de codage −1, 0, +1, les coefficients des effets principaux représentent la différence entre chaque moyenne de niveau et la moyenne générale. Par exemple, le type de verre 1 est associé à une luminosité qui est supérieure à la moyenne générale de 1 323 unités.

La température est une covariable dans ce modèle. Le coefficient de l'effet principal représente la variation de la réponse moyenne lorsque la covariable augmente d'une unité et que tous les autres termes du modèle sont maintenus constants. Pour chaque augmentation d'un degré de la température, la luminosité moyenne augmente de 83,87 unités.

Le type de verre et la température sont inclus dans des termes d'ordre supérieur statistiquement significatifs.

Les termes d'interaction à deux ou trois facteurs pour le type de verre et la température sont statistiquement significatifs. Ces interactions indiquent que la relation entre chaque variable et la réponse dépend de la valeur de l'autre variable. Par exemple, l'effet du type de verre sur la luminosité dépend de la température.

Le terme polynomial Température*Température indique que la courbure décrite par la relation entre la température et la luminosité est statistiquement significative.

Vous ne devez pas interpréter les effets principaux sans prendre en compte les effets des interactions et la courbure. Pour mieux comprendre les effets principaux, les effets d'interaction et la courbure de votre modèle, reportez-vous aux rubriques Diagrammes factoriels et Optimisation des réponses.

Etape 2 : Déterminer l'ajustement du modèle à vos données

Pour déterminer l'ajustement du modèle aux données, étudiez les statistiques d'adéquation de l'ajustement dans le tableau Récapitulatif du modèle.

S

Utilisez S pour évaluer la capacité du modèle à décrire la réponse. Utilisez S plutôt que les statistiques R2 pour comparer l'ajustement des modèles qui n'ont pas de constante.

S est mesuré en unités de la variable de réponse et représente la distance entre les valeurs de données et les valeurs ajustées. Plus S est petit, mieux le modèle décrit la réponse. Cependant, une faible valeur de S n'indique pas en soi que le modèle respecte les hypothèses du modèle. Vous devez examiner les graphiques des valeurs résiduelles pour vérifier les hypothèses.

R carré

Plus la valeur R2 est élevée, plus le modèle est ajusté à vos données. R2 est toujours compris entre 0 et 100 %.

La valeur R2 augmente toujours lorsque vous ajoutez des prédicteurs à un modèle. Par exemple, le meilleur modèle à 5 prédicteurs aura toujours une valeur R2 au moins aussi élevée que celle du meilleur modèle à 4 prédicteurs. Par conséquent, R2 est surtout utile pour comparer des modèles de même taille.

R carré (ajusté)

Utilisez la valeur R2 ajusté pour comparer des modèles n'ayant pas le même nombre de prédicteurs. R2 augmente toujours lorsque vous ajoutez un prédicteur au modèle, même lorsque ce prédicteur n'apporte aucune amélioration réelle au modèle. La valeur de R2 ajusté intègre le nombre de prédicteurs dans le modèle pour vous aider à choisir le modèle correct.

R carré (prév)

La valeur R2 prévu permet de déterminer la capacité de votre modèle à prévoir la réponse pour de nouvelles observations. Les modèles ayant des valeurs de R2 prévu élevées ont une meilleure capacité de prévision.

Une valeur de R2 prévu considérablement inférieure à R2 peut être un signe de surajustement du modèle. Un modèle est dit surajusté lorsqu'il inclut des termes pour des effets qui ne sont pas importants dans la population. Le modèle est alors spécialement ajusté aux données des échantillons, mais risque ne pas être utile pour effectuer des prévisions concernant la population entière.

La valeur R2 prévu peut également être plus utile que R2 ajusté pour comparer des modèles, car elle est calculée avec des observations qui ne sont pas incluses dans le calcul du modèle.

Prenez en compte les points suivants lors de l'interprétation des valeurs de R2 :
  • Les petits échantillons ne fournissent pas d'estimation précise de la force de la relation entre la réponse et les prédicteurs. Pour obtenir une valeur R2 plus précise, vous devez utiliser un échantillon plus grand (en général, 40 ou plus).

  • R2 n'est qu'une des mesures de l'ajustement du modèle aux données. Même si un modèle a une valeur R2 élevée, vous devez consulter les graphiques des valeurs résiduelles pour vérifier que le modèle respecte les hypothèses.

Récapitulatif du modèle R carré R carré S R carré (ajust) (prév) 19,1185 99,73% 99,61% 99,39%
Résultats principaux : S, R carré, R carré (ajust), R carré (prév)

Dans ces résultats, le modèle explique 99,73 % de la variation de la luminosité des échantillons de dalles de verre. Pour ces données, la valeur de R2 indique que le modèle fournit un ajustement aux données correct. Si des modèles supplémentaires sont ajustés avec d'autres prédicteurs, utilisez les valeurs de R2 ajusté et les valeurs de R2 prévu pour comparer l'ajustement des modèles aux données.

Etape 3 : Déterminer si votre modèle vérifie les hypothèses de l'analyse

Les graphiques des valeurs résiduelles permettent de déterminer si le modèle est adapté et si les hypothèses de l'analyse sont vérifiées. Si elles ne le sont pas, il se peut que le modèle ne soit pas ajusté aux données et vous devez être prudent lors de l'interprétation des résultats.

Pour plus d'informations sur la manière de traiter les schémas dans les graphiques des valeurs résiduelles, reportez-vous à la rubrique Diagrammes de valeurs résiduelles pour la fonction Ajuster le modèle linéaire général et cliquez sur le nom du graphique des valeurs résiduelles dans la liste située en haut de la page.

Graphique des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées

Utilisez le diagramme des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées pour vérifier l'hypothèse selon laquelle les valeurs résiduelles suivent une loi normale et ont une variance constante. Dans l'idéal, les points doivent être répartis aléatoirement des deux côtés de 0, sans schéma reconnaissable.

Les schémas du tableau suivant peuvent indiquer que le modèle n'est pas adapté.
Schéma Ce que le schéma indique
Eparpillement ou répartition déséquilibrée des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées Variance non constante
Curviligne Un terme d'ordre supérieur manquant
Un point très éloigné de zéro Une valeur aberrante
Un point éloigné des autres points dans le sens des x Un point influent
Dans ce graphique des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées, les données semblent être distribuées aléatoirement autour de zéro. Rien ne permet de penser que les valeurs résiduelles dépendent des valeurs ajustées.

Graphique des valeurs résiduelles en fonction de l'ordre

Utilisez le diagramme des valeurs résiduelles en fonction de l'ordre pour vérifier l'hypothèse selon laquelle les valeurs résiduelles sont indépendantes les unes par rapport aux autres. Les valeurs résiduelles indépendantes ne présentent aucune tendance ou schéma lorsqu'elles sont affichées dans un ordre chronologique. La présence de schémas dans les points peut indiquer que les valeurs résiduelles qui sont proches les unes des autres peuvent être corrélées, et ne sont donc pas indépendantes. Idéalement, les valeurs résiduelles du graphique doivent être réparties de façon aléatoire autour de la ligne centrale.
Si vous observez un schéma, étudiez-en la cause. Les types de schémas suivants peuvent indiquer que les valeurs résiduelles sont corrélées.
Tendance
Equipe
Cycle
Dans ce graphique des valeurs résiduelles en fonction de l'ordre, les valeurs résiduelles semblent être réparties de façon aléatoire autour de la ligne centrale. Rien ne permet de penser que les valeurs résiduelles ne sont pas indépendantes.

Droite de Henry des valeurs résiduelles

Utilisez la droite de Henry des valeurs résiduelles afin de vérifier l'hypothèse selon laquelle les valeurs résiduelles sont normalement distribuées. La droite de Henry des valeurs résiduelles doit suivre approximativement une ligne droite.

Les schémas du tableau suivant peuvent indiquer que le modèle n'est pas adapté.
Schéma Ce que le schéma indique
Une ligne qui n'est pas droite Non-normalité
Un point éloigné de la ligne Une valeur aberrante
Une modification de la pente Une variable non identifiée
Sur cette droite de Henry, les points suivent approximativement une ligne droite. Il n'existe aucun signe de non-normalité, de valeurs aberrantes ou de variables non identifiées.
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