Statistiques descriptives pour la fonction Test d'équivalence à 1 échantillon

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque statistique descriptive fournie avec le test d'équivalence à 1 échantillon.

N

L'effectif de l'échantillon (N) est le nombre d'observations total de l'échantilon.

Interprétation

L'effectif de l'échantillon a une influence sur l'intervalle de confiance et la puissance du test. En général, plus l'échantillon est grand, plus l'intervalle de confiance est étroit. Un échantillon plus volumineux donne plus de puissance au test.

Pour plus d'informations sur la puissance des tests d'équivalence, reportez-vous à la rubrique Puissance des tests d'équivalence.

Moyenne

La moyenne résume les valeurs d'échantillons en une seule valeur identifiant le centre des données. Elle est calculée comme la moyenne arithmétique des données, c'est-à-dire la somme de toutes les observations, divisée par le nombre d'observations.

Interprétation

La moyenne de l'échantillon est une estimation de la moyenne de population. Par conséquent, la différence entre la moyenne d'échantillon et la cible est une estimation de la différence entre la moyenne de population et la cible.

Puisque la différence est basée sur les données échantillons plutôt que sur l'ensemble de la population, vous ne pouvez pas être sûr qu'elle est égale à la différence entre la moyenne de population et la cible. Pour évaluer la précision de l'estimation pour la population, utilisez un intervalle de confiance.

EcTyp

L'écart type (EcTyp) est la mesure la plus courante de la dispersion ou de la variabilité des données par rapport à la moyenne. Une variation qui est aléatoire ou naturelle pour un procédé est souvent appelée un bruit.

L'écart type utilise les mêmes unités que les données. Le symbole σ (sigma) représente souvent l'écart type d'une population. La lettre s est souvent utilisée pour représenter l'écart type d'un échantillon.

Interprétation

Utilisez l'écart type pour déterminer la dispersion des données par rapport à la moyenne.

L'écart type des données échantillons est une estimation de l'écart type de la population. Des valeurs élevées indiquent une variation, ou "bruit", plus importante dans les données. L'écart type sert à calculer l'intervalle de confiance et la valeur de p. Plus la valeur est élevée, plus l'intervalle de confiance est large et plus la puissance statistique est faible.

ErT moyenne

L'erreur type de la moyenne (ErT moyenne) estime la variabilité entre les moyennes d'échantillons que vous obtiendriez si vous preniez des échantillons répétés de la même population. Elle évalue la variabilité d'un échantillon à un autre, tandis que l'écart type mesure la variabilité au sein d'un même échantillon.

Par exemple, vous disposez d'un délai de livraison moyen de 3,80 jours avec un écart type de 1,43 jour, basé sur un échantillon aléatoire de 312 délais de livraison. Ces chiffres génèrent une erreur type de la moyenne de 0,08 jour (1,43 divisé par la racine carrée de 312). Si vous prenez en compte plusieurs échantillons aléatoires de même effectif et provenant de la même population, l'écart type de ces différentes moyennes d'échantillons tournerait autour de 0,08 jour.

Interprétation

Vous pouvez utiliser l'erreur type de la moyenne pour déterminer avec quelle précision la moyenne de l'échantillon évalue la moyenne de la population.

Lorsque la valeur de l'erreur type de la moyenne est moins élevée, l'estimation de la moyenne de la population est plus 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 moyenne de la population 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 moyenne de la population est précise.

Minitab utilise l'erreur type de la moyenne pour calculer l'intervalle de confiance.

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