Tableau d'analyse de la variance pour la fonction Analyser un plan de Taguchi

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

DL

Le nombre total de degrés de liberté (DL) représente la quantité d'informations dans vos données. L'analyse utilise ces informations pour estimer les valeurs des paramètres de population inconnus. Le nombre total de DL est déterminé par le nombre d'observations dans votre expérience. Les DL d'un terme affichent la quantité d'informations utilisée par ce terme. Le fait d'accroître l'effectif de l'échantillon permet d'obtenir davantage d'informations sur la population, ce qui augmente le nombre total de DL. Le fait d'augmenter le nombre de termes dans votre modèle utilise plus d'informations, ce qui réduit le nombre de DL disponibles pour l'estimation de la variabilité des estimations de paramètres.

SomCar séq

Les sommes des carrés séquentielles sont des mesures de la variation des différentes composantes du modèle. Contrairement aux sommes des carrés ajustées, les sommes des carrés séquentielles dépendent de l'ordre dans lequel les termes sont entrés dans le modèle. Dans le tableau d'analyse de la variance, Minitab répertorie les sommes des carrés séquentielles pour les effets principaux, les interactions et le terme d'erreur.

Terme SomCar séq
La somme des carrés séquentielle pour un terme est la part de la variation exclusivement expliquée par un terme, et non par les autres termes déjà entrés. Elle quantifie la variation des données de réponse expliquée par chaque terme, à mesure que vous les ajoutez, dans l'ordre, au modèle.
SomCar séq de l'erreur
La somme des carrés de l'erreur est la somme des carrés des valeurs résiduelles. Elle quantifie la variation des données non expliquée par les prédicteurs.
SomCar séq totale
La somme totale des carrés est obtenue en additionnant la somme des carrés du terme et la somme des carrés de l'erreur. Elle quantifie la variation totale dans les données.

Interprétation

Minitab utilise la somme des carrés ajustée pour calculer la valeur de p pour un terme. Minitab utilise aussi les sommes des carrés pour calculer la statistique R2. En général, vous interprétez les valeurs de p et la statistique R2 plutôt que les sommes des carrés.
Remarque

Dans un plan orthogonal, la somme des carrés séquentielle est identique à la somme des carrés ajustée.

SomCar ajust

Les sommes des carrés ajustées sont des mesures de la variation des différentes composantes du modèle. L'ordre des prédicteurs dans le modèle n'a aucun effet sur le calcul de la somme des carrés ajustée. Dans le tableau d'analyse de la variance, Minitab divise les sommes des carrés en différentes composantes qui décrivent la variation due à différentes sources.

SomCar ajust - Terme
La somme des carrés ajustée pour un terme représente la diminution de la somme des carrés de l'erreur obtenue par rapport à un modèle qui comporte uniquement les autres termes. Elle permet ainsi de quantifier la variation des données de réponse expliquée par chaque terme du modèle.
Terme SomCar ajust
La somme des carrés ajustée pour un terme représente l'augmentation de la somme des carrés de la régression obtenue par rapport à un modèle qui comporte uniquement les autres termes. Elle permet ainsi de quantifier la variation des données de réponse expliquée par chaque terme du modèle.
SomCar ajust de l'erreur
La somme des carrés de l'erreur est la somme des carrés des valeurs résiduelles. Elle quantifie la variation des données non expliquée par les prédicteurs.
SomCar ajust totale
La somme totale des carrés est obtenue en additionnant la somme des carrés du terme pour un plan orthogonal et la somme des carrés de l'erreur. Elle quantifie la variation totale dans les données.

Interprétation

Minitab utilise la somme des carrés ajustée pour calculer la valeur de p pour un terme. Minitab utilise aussi les sommes des carrés pour calculer la statistique R2. En général, vous interprétez les valeurs de p et la statistique R2 plutôt que les sommes des carrés.

CM ajust

Les carrés moyens ajustés mesurent la proportion de variation expliquée par un terme ou un modèle, en supposant que tous les autres termes sont dans le modèle, quel que soit l'ordre dans lequel ils ont été saisis. Contrairement aux sommes des carrés ajustées, les carrés moyens ajustés tiennent compte des degrés de liberté.

Le carré moyen ajusté de l'erreur (également noté CME ou s2) est la variance autour des valeurs ajustées.

Interprétation

Minitab utilise les carrés moyens ajustés pour calculer la valeur de p pour un terme. Minitab les utilise également pour calculer la statistique R2 ajusté. En général, vous interprétez les valeurs de p et la statistique R2 ajusté plutôt que les carrés moyens ajustés.

Valeur F

Le tableau d'analyse de la variance répertorie une valeur F pour chaque terme. La valeur F est une statistique de test utilisée pour déterminer si le terme est associé à la réponse.

Interprétation

Minitab utilise la valeur F pour calculer la valeur de p, qui vous permet de déterminer si des termes sont significatifs d'un point de vue statistique. La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.

Une valeur F suffisamment élevée indique que le terme ou le modèle est significatif.

Si vous souhaitez utiliser la valeur F pour savoir si l'hypothèse nulle doit être rejetée, comparez-la à votre valeur critique. Vous pouvez calculer la valeur critique dans Minitab ou rechercher la valeur critique dans un tableau de loi F, disponible dans la plupart des livres de statistiques. Pour plus d'informations sur l'utilisation de Minitab pour calculer la valeur critique, reportez-vous à Utilisation de la fonction de répartition (CDF) inverse et cliquez sur "Utiliser la CDF inverse pour calculer des valeurs critiques".

Valeur de p

La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.

Interprétation

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 qu'il existe un risque de 5 % de conclure à tort que le coefficient n'est pas 0. Un seuil de signfiication de 0,10 est souvent utilisé pour évaluer les termes dans un modèle.
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 caractéristique 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 caractéristique 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.
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