Structure d'alias pour la fonction Analyser la variabilité

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

Qu'est-ce que la structure d'alias ?

La structure des alias décrit la structure de confusion qui se produit dans un plan. Les termes confondus sont également dits aliasés.

Les plans factoriels fractionnaires peuvent présenter des alias, ou une confusion, car ils n'incluent pas toutes les combinaisons de niveaux de facteurs. Par exemple, si un facteur A est confondu avec l'interaction à trois facteurs BCD, alors l'effet estimé pour A équivaut à la somme de l'effet de A et de l'effet de BCD. Vous ne pouvez pas déterminer si un effet significatif est dû au facteur A, au terme BCD ou à une combinaison des deux. Lorsque vous analysez le plan dans Minitab, vous pouvez inclure des termes confondus dans le modèle. Minitab enlève les termes qui apparaissent le plus bas dans la liste de termes. Toutefois, certains termes sont toujours ajustés en premier. Par exemple, si vous incluez des blocs dans le modèle, Minitab conserve les termes de blocs et enlève tous les termes aliasés avec les blocs.

  • Si le plan comporte 7 facteurs ou moins, la structure d'alias affiche tous les termes aliasés.
  • Si le plan comporte entre 8 et 10 facteurs, la structure d'alias affiche les alias jusqu'aux termes d'interaction d'ordre 3 (inclus).
  • Si le plan comporte entre 11 et 15 facteurs, la structure d'alias affiche les alias jusqu'aux termes d'interaction d'ordre 2 (inclus).

Structure d'alias pour un plan fractionnaire

Dans un plan factoriel fractionnaire, certains termes de facteurs ne peuvent pas être estimés séparément. Utilisez la structure d'alias pour étudier les termes aliasés.

Interprétation

Par exemple, une étude permettant d'évaluer la durée d'hospitalisation des patients après une arthroplastie du genou inclut 3 facteurs :
  • Chirurgien : indique si le chirurgien s'occupe du patient tout au long de son hospitalisation.
  • EVA : indique si le personnel hospitalier utilise une échelle visuelle analogue pour évaluer le niveau de douleur du patient.
  • Ibuprofène : indique si la douleur est traitée avec de l'ibuprofène.

Le diagramme de Pareto des effets indique que tous les facteurs sont statistiquement significatifs au seuil de 0,05, mais la structure d'alias montre que les effets principaux sont aliasés avec les interactions à 2 facteurs.

Alias Structure Factor Name A Surgeon B VAS C Ibuprofen
Aliases I + ABC A + BC B + AC C + AB

Dans ces données, l'effet qui porte la lettre A sur le diagramme de Pareto peut faire référence à l'effet principal Chirurgien ou à l'effet d'interaction Ibuprofène*EVA, ou à une combinaison des deux. En raison de la présence d'alias, Minitab n'inclura pas le facteur A et l'interaction entres les facteurs B et C dans le même modèle. Pour faire la distinction entre ces effets, les chercheurs peuvent ajouter des essais à l'expérience en repliant le plan. Pour plus d'informations sur le repli, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce que le repli ?.

Structure d'alias pour un plan divisé en blocs

Lorsqu'un plan comporte plus de blocs que de répliques, certains termes sont aliasés avec des termes de blocs.

Interprétation

Utilisez la structure d'alias pour étudier les termes aliasés. Pour plus d'informations sur les blocs, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'un bloc ?. Par exemple, une étude permettant d'évaluer la durée d'hospitalisation des patients après une arthroplastie du genou inclut 3 facteurs :
  • Chirurgien : indique si le chirurgien s'occupe du patient tout au long de son hospitalisation.
  • EVA : indique si le personnel hospitalier utilise une échelle visuelle analogue pour évaluer le niveau de douleur du patient.
  • Ibuprofène : indique si la douleur est traitée avec de l'ibuprofène.

Comme les chercheurs ne peuvent pas collecter rapidement toutes les données, ils utilisent des blocs pour rendre compte des différences pouvant survenir entre des essais réalisés dans diverses conditions, par exemple, la variation du lot de ciment pour différents patients. La structure d'alias indique que les termes des blocs sont aliasés avec le terme de l'interaction à 3 facteurs. Lorsque vous analysez le plan dans Minitab, les termes des blocs sont intégrés au modèle avant les interactions. Ainsi, si les termes des blocs se trouvent dans le modèle, Minitab n'y inclut pas l'interaction ABC.

Alias Structure Factor Name A Surgeon B VAS C Ibuprofen
Aliases I Block 1 - ABC Block 2 + ABC Block 3 - ABC A B C

Structure d'alias pour un plan comportant des covariables

Dans les plans d'expériences, les covariables sont généralement des variables que vous mesurez, mais que vous ne contrôlez pas. En raison de la variabilité des paramètres des covariables entre les essais de l'expérience, les covariables entraîne généralement une confusion (présence d'alias) partielle des effets dans les plans factoriels fractionnaires. En cas de confusion partielle, les termes de la structure d'alias peuvent avoir des coefficients différents de 1. Faites preuve de prudence lorsque vous interprétez des termes partiellement confondus dans un modèle.

Interprétation

Utilisez la structure d'alias pour étudier les termes aliasés. Par exemple, une étude permettant d'évaluer la durée d'hospitalisation des patients après une arthroplastie du genou inclut 3 facteurs :
  • Chirurgien : indique si le chirurgien s'occupe du patient tout au long de son hospitalisation.
  • EVA : indique si le personnel hospitalier utilise une échelle visuelle analogue pour évaluer le niveau de douleur du patient.
  • Ibuprofène : indique si la douleur est traitée avec de l'ibuprofène.

L'âge du patient est une variable importante de la durée d'hospitalisation, mais les chercheurs ne peuvent pas contrôler cette variable pour chaque essai. La structure d'alias montre que plusieurs interactions sont partiellement aliasées avec d'autres termes. Par exemple, la deuxième ligne indique que l'effet principal associé au facteur A est partiellement aliasé avec les interactions AB, AC, BC et ABC. La ligne finale indique que l'effet principal associé au facteur C est entièrement confondu avec l'interaction AB.

Alias Structure Factor Name A Surgeon B VAS C Ibuprofen
Aliases I + 0.91 AB - 0.23 AC - 1.37 BC + 0.27 ABC A + 0.61 AB - 0.15 AC - 0.41 BC - 0.15 ABC B + 0.04 AB + 0.49 AC - 0.07 BC - 0.01 ABC C + AB
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