Sur ce thème
Étape 1 : Rechercher une relation de modèle et évaluer son importance
Trouvez la relation de modèle la plus adaptée à vos données, puis évaluez la force de la relation. Si un modèle est adapté, vous pouvez utiliser l'équation de régression pour ce modèle afin de décrire vos données.
Conseil
Pour évaluer l'ajustement aux données d'un modèle en particulier, ajoutez une droite de régression ajustée. Double-cliquez sur le graphique. En mode d'édition, cliquez à droite sur le graphique, puis sélectionnez . Vous pouvez maintenir le pointeur de la souris sur la droite de régression ajustée pour visualiser l'équation de régression.
Type de relation
Linéaire : positive
Linéaire : négative
Courbe : quadratique
Courbe : cubique
Aucune relation
Si les données semblent s'ajuster à un modèle, vous pouvez étudier la relation à l'aide d'une analyse de régression.
Force de la relation
Relation moins forte
Relation plus forte
Pour évaluer la force d'une relation linéaire (droite), utilisez une analyse de corrélation.
Etape 2 : Rechercher des schémas liés aux groupes
Si le nuage de points comporte des groupes, vous pouvez rechercher des schémas liés aux groupes. Recherchez des différences dans les relations X-Y entre groupes d'observations. Même si vous n'avez pas inclus de variable de regroupement dans votre graphique, vous pouvez peut-être identifier des groupes significatifs. La recherche de groupes significatifs peut vous permettre de décrire plus précisément les données.
Les graphiques suivants sont des exemples de schémas liés aux groupes.
- Groupes avec différentes pentes
- Lorsqu'un groupe présente une pente plus raide, les modifications des valeurs de X sont associées à des modifications plus importantes des valeurs de Y.
- Groupes avec différents emplacements
- Un groupe comporte des valeurs de Y invariablement plus élevées que l'autre groupe pour chaque valeur spécifique de X.
- Blocs de groupes
- Les trois blocs dans ce nuage de points indiquent trois groupes.
- Schéma non lié aux groupes
- Ces deux groupes ne semblent pas différents.
Si vous soupçonnez que vos données contiennent des groupes, vous pouvez ajouter une variable de regroupement à votre graphique pour visualiser les groupes. Double-cliquez sur un point de données et sélectionnez l'onglet Groupes.
Etape 3 : Rechercher d'autres schémas
Des valeurs aberrantes peuvent indiquer la présence de conditions aberrantes dans vos données. Les tendances temporelles peuvent indiquer des conditions de données changeantes.
Valeurs aberrantes
Les valeurs aberrantes, qui sont des valeurs de données très éloignées des autres valeurs de données, peuvent avoir une incidence importante sur vos résultats.
Essayez de déterminer la cause de toutes les valeurs aberrantes. Corrigez les erreurs de mesure ou d’entrée des données. Pensez éventuellement à supprimer les valeurs de données associées à des événements anormaux et uniques (causes spéciales). Ensuite, répétez l'analyse.
Tendances temporelles
Si la variable X contient une suite de valeurs de date/heure enregistrées dans l'ordre, recherchez des tendances temporelles. Pour ajouter une ligne de jonction à votre nuage de points, double-cliquez sur le graphique. En mode d'édition, cliquez sur le nuage de points avec le bouton droit de la souris, puis choisissez et sélectionnez Ligne de jonction.
Tendance récurrente
Tendance à l'augmentation
Remarque
Si les données ont été collectées à intervalles de temps réguliers, vous pouvez utiliser un diagramme de série chronologique.
