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Le nombre de suites relatives à la médiane est le nombre total de suites au-dessus de la médiane et le nombre total de suites en dessous de celle-ci.

Une suite relative à la médiane est un ensemble d'un ou plusieurs points consécutifs situés du même côté de la ligne centrale. Une suite se termine lorsque la ligne qui relie les points traverse la ligne centrale. Une nouvelle suite commence au point suivant.

Interprétation

Cet exemple présente les 6 suites relatives à la médiane suivantes :

• La suite 1 inclut le point 1.
• La suite 2 inclut les points 2 et 3.
• La suite 3 inclut les points 4, 5, 6 et 7.
• La suite 4 inclut les points 8 et 9.
• La suite 5 inclut le point 10.
• La suite 6 inclut le point 11.

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.

Utilisez la valeur de p pour déterminer si les données sont distribuées de façon aléatoire. L'hypothèse nulle stipule que les données sont distribuées de façon aléatoire.

Interprétation

Une valeur de p inférieure au seuil de signification spécifié indique une tendance aux mélanges. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'il existe un schéma non aléatoire dans les données.

Valeur de p ≤ α : les différences de moyenne sont significativement différentes (rejetez H₀)

Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous rejetez l'hypothèse nulle. Vous pouvez conclure que les données ne sont pas distribuées de façon aléatoire.

Valeur de p > α : les différences de moyenne ne sont pas significativement différentes (impossible de rejeter H₀)

Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous n'êtes pas en mesure de conclure que les données présentent des schémas non aléatoires. Toutefois, vous ne pouvez pas non plus conclure que les données sont distribuées de façon aléatoire.

Dans cet exemple, la valeur de p pour les mélanges (0,615) est supérieure à la valeur d'α de 0,05, et vous ne pouvez donc pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous pouvez en conclure que les données ne présentent pas de mélanges.

Le nombre de suites croissantes et décroissantes est le nombre total de suites ascendantes et descendantes dans vos données.

Une suite croissante est une suite de points consécutifs qui vont uniquement vers le haut. Une suite décroissante est une suite de points consécutifs qui vont uniquement vers le bas. Une suite se termine lorsque la direction (vers le haut ou le bas) change. Par exemple, lorsqu'une valeur est plus petite que celle qu'elle précède, une suite croissante commence et continue jusqu'à ce qu'une valeur soit plus grande que celle qui la suit ; une suite décroissante commence alors.

Minitab considère une suite d'observations consécutives de même valeur (plate) comme une suite décroissante.

Interprétation

Cet exemple présente les 7 suites croissantes et décroissantes suivantes :

• Le point 2 marque la fin de la suite 1.
• Le point 5 marque la fin de la suite 2.
• Le point 6 marque la fin de la suite 3.
• Le point 7 marque la fin de la suite 4.
• Le point 8 marque la fin de la suite 5.
• Le point 10 marque la fin de la suite 6.
• Le point 11 marque la fin de la suite 7.

Comment interpréter une suite plate ?

Une suite plate est considérée comme faisant partie d'une suite décroissante. Cette carte présente une suite croissante, suivie d'une suite décroissante (plate), suivie d'une suite croissante, soit un total de 3 suites.

3 suites croissantes et décroissantes

Cette carte présente une seule suite décroissante composée d'une baisse, suivie d'une suite plate, suivie d'une autre baisse.

1 suite décroissante

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.

Utilisez la valeur de p pour déterminer si les données sont distribuées de façon aléatoire. L'hypothèse nulle stipule que les données sont distribuées de façon aléatoire.

Interprétation

Une valeur de p inférieure au seuil de signification spécifié indique une tendance à l'oscillation. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'il existe un schéma non aléatoire dans les données.

Valeur de p ≤ α : les différences de moyenne sont significativement différentes (rejetez H₀)

Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous rejetez l'hypothèse nulle. Vous pouvez conclure que les données ne sont pas distribuées de façon aléatoire.

Valeur de p > α : les différences de moyenne ne sont pas significativement différentes (impossible de rejeter H₀)

Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous n'êtes pas en mesure de conclure que les données présentent des schémas non aléatoires. Toutefois, vous ne pouvez pas non plus conclure que les données sont distribuées de façon aléatoire.

Dans cet exemple, la valeur de p pour l'oscillation (0,500) est supérieure à la valeur d'α de 0,05, et vous ne pouvez donc pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous pouvez en conclure que les données ne présentent pas d'oscillation.