Tableau des moyennes conditionnelles et tableau des moyennes des covariables pour la fonction Ajuster le modèle à effets mixtes

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque statistique dans le tableau des moyennes.

Moyenne ajustée

La moyenne ajustée utilise les coefficients de l'équation ajustée marginale ou conditionnelle correspondante afin de calculer la réponse moyenne pour chaque niveau de facteur ou chaque combinaison de niveaux de plusieurs facteurs.

Interprétation

Le tableau des moyennes permet de comprendre les effets des niveaux de facteurs sur les valeurs de réponse moyennes. Chaque moyenne de niveau fournit une estimation de la réponse moyenne pour le niveau. Recherchez les différences entre les moyennes des groupes pour les termes qui sont statistiquement significatifs.

Pour un terme d'effet principal obtenu par un seul facteur, le tableau affiche les niveaux du facteur et leurs moyennes. Pour un terme d'interaction, le tableau affiche toutes les combinaisons possibles des niveaux de facteurs associés. Si un terme d'interaction est statistiquement significatif, vous ne pouvez pas interpréter les effets principaux sans tenir compte des effets d'interaction.

ErT moyenne

L'erreur type de la moyenne (ErT moyenne) estime la variabilité entre les moyennes ajustées que vous obtiendriez si vous preniez des échantillons répétés de la même population.

Interprétation

L'erreur type de la moyenne permet de déterminer avec quelle précision la moyenne ajustée évalue la réponse moyenne correspondante.

Plus la valeur de l'erreur type de la moyenne est faible, plus l'estimation de la réponse moyenne est précise. En règle générale, plus l'écart type est grand, plus l'erreur type de la moyenne est élevée et moins l'estimation de la réponse moyenne est précise. En revanche, plus l'effectif d'échantillon est élevé, plus l'erreur type de la moyenne est faible et plus l'estimation de la réponse moyenne est précise.

DL (moyennes conditionnelles)

Les degrés de liberté (DL) représentent la quantité d'informations disponible dans les données pour estimer l'intervalle de confiance pour la réponse moyenne. Minitab utilise également les degrés de liberté afin de définir le test t pour la réponse moyenne.

Intervalle de confiance de la moyenne (IC à 95 %)

Ces intervalles de confiance (IC) sont des étendues de valeurs ayant de fortes chances de contenir la valeur réelle des réponses moyennes pour les niveaux des termes du modèle.

Les échantillons étant aléatoires, il est peu probable que deux échantillons d'une population donnent des intervalles de confiance identiques. Cependant, si vous prenez de nombreux échantillons aléatoires, un certain pourcentage des intervalles de confiance obtenus contiendra le paramètre de population inconnu. Le pourcentage de ces intervalles de confiance contenant le paramètre est le niveau de confiance de l'intervalle.

L'intervalle de confiance est composé de deux parties :
Estimation ponctuelle
Cette valeur unique estime un paramètre de population à l'aide de vos données échantillons. L'intervalle de confiance est centré sur cette estimation ponctuelle.
Marge d'erreur
La marge d'erreur définit la largeur de l'intervalle de confiance et est déterminée par la variabilité observée dans l'échantillon, l'effectif de l'échantillon et le niveau de confiance. Pour calculer la limite supérieure de l'intervalle de confiance, la marge d'erreur est ajoutée à l'estimation ponctuelle. Pour calculer la limite inférieure de l'intervalle de confiance, la marge d'erreur est soustraite de l'estimation ponctuelle.

Interprétation

Si le niveau de confiance est 95 %, vous pouvez être sûr à 95 % que l'intervalle de confiance contient la valeur réelle de la réponse moyenne correspondante. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comporte des valeurs ayant une signification pratique pour votre situation. Si l'intervalle est trop grand pour être utile, vous devez sans doute augmenter votre effectif d'échantillon.

Valeur de t (moyenne ajustée)

La valeur de t mesure le rapport entre la moyenne ajustée et son erreur type.

Interprétation

Minitab utilise la valeur de t pour calculer la valeur de p, qui permet de déterminer si la moyenne est significativement différente de 0.

Vous pouvez utiliser la valeur de t afin de déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée. Cependant, la valeur de p est plus souvent utilisée, car le seuil de rejet est le même quels que soient les degrés de liberté. Pour plus d'informations sur l'utilisation de la valeur de t, reportez-vous à la rubrique Utiliser la valeur de t afin de déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée.

Valeur de p - Moyenne ajustée

La valeur de p est une probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle établit que la réponse moyenne est égale à 0. De faibles probabilités permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.

Interprétation

Pour déterminer si la moyenne est statistiquement différente de 0, comparez la valeur de p à votre seuil de signification. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique qu'il existe un risque de 5 % de conclure à tort que la réponse moyenne n'est pas 0.
valeur de p ≤ α : la moyenne est significativement différente de 0
Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous rejetez l'hypothèse nulle et concluez que la réponse moyenne est significativement différente de 0.
valeur de p > α : la moyenne n'est pas significativement différente de 0
Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas en conclure que la réponse moyenne est significativement différente de 0.

Moyenne des données (covariable)

La moyenne de la covariable est la moyenne des valeurs de covariables, c'est-à-dire la somme de toutes les observations, divisée par le nombre d'observations. La moyenne résume les valeurs d'échantillons en une seule valeur représentant le centre des valeurs de covariables.

Interprétation

Cette valeur est la moyenne de la covariable. Minitab maintient la covariable sur une valeur moyenne lorsqu'il calcule les moyennes ajustées des facteurs.

Ecart type (EcTyp)

L'écart type est la mesure la plus courante de la dispersion ou de la répartition des valeurs de covariables individuelles autour la moyenne.

Interprétation

Utilisez l'écart type pour déterminer l'ampleur de la variation de covariable autour de la moyenne. Minitab maintient la covariable sur une valeur moyenne lorsqu'il calcule les moyennes ajustées des facteurs.

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