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Etape 1 : Evaluer la normalité des données
Minitab fournit les intervalles de tolérance pour les méthodes normale et non paramétrique. Si vous pouvez considérer sans risque que vos données suivent une loi normale, vous pouvez utiliser l'intervalle de tolérance de la méthode normale. Si vous ne pouvez pas considérer sans risque que vos données suivent une loi normale, vous devez utiliser l'intervalle de tolérance de la méthode non paramétrique.
Pour déterminer si vous pouvez supposer que les données suivent une loi normale, comparez la valeur de p du test de normalité au seuil de signification (α). Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure que les données ne suivent pas une loi normale alors qu'elles suivent une loi normale.
- Valeur de p ≤ α : les données ne suivent pas une loi normale (Rejeter H0)
- Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez conclure que vos données ne suivent pas une loi normale. Dans ce cas, vous devez utiliser l'intervalle de tolérance de la méthode non paramétrique.
- Valeur de p > α : vous ne disposez pas des preuves suffisantes pour conclure que les données ne suivent pas une loi normale (Impossible de rejeter H0)
- Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne disposez pas des preuves suffisantes pour conclure que les données ne suivent pas une loi normale. Dans ce cas, vous pouvez utiliser l'intervalle de tolérance de la méthode normale.
Résultats principaux : valeur de p
Dans ces résultats, la valeur de p est de 0,340, ce qui est supérieur au seuil de signification de 0,05. Puisque vous pouvez considérer que vos données suivent une loi normale, vous pouvez utiliser l'intervalle de tolérance de la méthode normale.
Etape 2 : Examiner l'intervalle de tolérance avec la méthode appropriée
- Bilatéral
- Utilisez un intervalle bilatéral pour déterminer les deux valeurs entre lesquelles un certain pourcentage des mesures de population est compris.
- Borne supérieure
- Utilisez une borne supérieure pour déterminer l'intervalle indiquant qu'un certain pourcentage des mesures de population ne sera pas supérieur à une limite supérieure.
- Borne inférieure
- Utilisez une borne inférieure pour déterminer l'intervalle indiquant qu'un certain pourcentage des mesures de population ne sera pas inférieur à une limite inférieure.
