Interprétation des résultats principaux pour la fonction Graphique d'aire

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter un graphique d'aire.

Sur ce thème

Etape 1 : Visualiser la contribution de chaque variable à la somme
Etape 2 : Rechercher des valeurs aberrantes et des décalages soudains
Étape 3 : Évaluer le mouvement général de la série

Etape 1 : Visualiser la contribution de chaque variable à la somme

Minitab trace plusieurs séries chronologiques empilées sur l'axe des Y, en fonction des intervalles de temps égaux représentés sur l'axe des X. Chaque ligne du graphique représente la somme cumulée ; par conséquent, vous pouvez visualiser la contribution de chaque variable à la somme et apprécier son évolution dans le temps.

Le graphique d'aire suivant présente l'emploi dans trois secteurs sur cinq ans (60 mois). La variable Commerce est celle qui contribue le plus à l'emploi total pour les trois secteurs. Les variables Alim et Métallurgie sont celles qui contribuent le moins à l'emploi total et, ensemble, elles représentent environ le même niveau d'emploi que la variable Commerce.

Etape 2 : Rechercher des valeurs aberrantes et des décalages soudains

Utilisez votre connaissance du procédé ou votre domaine d'expertise pour déterminer si les valeurs aberrantes ou les décalages soudains indiquent des erreurs ou un réel changement expliqué par une cause spécifique.

Valeurs aberrantes

Recherchez des observations aberrantes, également appelées valeurs aberrantes. Essayez d'identifier la cause des valeurs aberrantes et corrigez toute erreur de saisie de données ou de mesure. Pensez éventuellement à supprimer les valeurs associées à des événements anormaux et uniques, également appelées causes spéciales.

Le graphique d'aire suivant relatif au volume des ventes met en évidence une valeur aberrante pour Région 3 qui est due à une erreur de saisie de données. Un directeur commercial a malencontreusement saisi la valeur 945 000 dans la feuille de travail au lieu de 445 000 pour les ventes mensuelles.

Décalages soudains

Recherchez des décalages soudains dans les séries ou des changements soudains dans les tendances. Essayez d'en identifier la cause.

Le graphique d'aire suivant relatif aux coûts de production présente un décalage soudain au niveau des coûts pour Lieu 2 au début de l'année 2015. Vous devez déterminer la raison du décalage.

Étape 3 : Évaluer le mouvement général de la série

Tendances

Recherchez une tendance pour chaque catégorie et comparez les tendances entre les catégories. Une tendance correspond à une augmentation ou à une baisse à long terme des valeurs de données. Une tendance peut être linéaire ou se présenter sous forme de courbe.

Le graphique d'aire suivant présente les ventes de trois produits sur cinq ans (60 mois). Les ventes pour Produit 3 (ligne du bas) sont plutôt stables. Les ventes pour Produit 2 diminuent lentement, tandis que celles pour Produit 1 augmentent. Par ailleurs, la combinaison des ventes de tous les produits a légèrement augmenté au cours des cinq années, révélant une augmentation principalement dans les ventes de Produit 1.

Mouvements cycliques ou schémas de saisonnalité

Recherchez des mouvements cycliques ou des schémas de saisonnalité. Un schéma de saisonnalité correspond à une augmentation/baisse des valeurs de données qui se répète régulièrement avec la même période. Par exemple, les commandes auprès d'un magasin de pièces détachées automobiles sont faibles chaque lundi, augmentent pendant la semaine et atteignent un pic chaque vendredi. Les schémas de saisonnalité ont toujours une période fixe connue. A l'inverse, un mouvement cyclique correspond à une augmentation et une diminution des valeurs qui ne semblent pas se répéter à intervalles réguliers. En général, ces mouvements sont plus longs et plus variables que les schémas de saisonnalité.

Le graphique d'aire suivant indique que l'emploi dans l'industrie alimentaire (cumulé avec l'industrie métallurgique sur la ligne centrale) démontre un mouvement cyclique, avec un pic d'activité vers le mois d'août. Dans l'ensemble, l'emploi cumulé sur tous les secteurs (ligne du haut) révèle également un mouvement cyclique, avec des pics vers les mois d'août et de février. Les pics du mois d'août sont dus en partie à l'emploi saisonnier dans l'industrie alimentaire.

Conseil

Si vos données présentent des tendances, des cycles ou une saisonnalité, vous pouvez utiliser une analyse de série chronologique pour modéliser les données et générer des prévisions. Pour plus d'informations sur l'analyse à utiliser, reportez-vous à la rubrique Quelle analyse de série chronologique dois-je utiliser ?