Interprétation des résultats principaux pour la fonction ANOVA totalement emboîtée

Suivez la procédure ci-dessous pour interpréter une ANOVA totalement emboîtée. Les résultats principaux comprennent la valeur de p et les composantes de la variance.

Sur ce thème

Etape 1 : Déterminer si l'association entre la réponse et le terme est statistiquement significative
Etape 2 : Examiner les composantes de la variance

Etape 1 : Déterminer si l'association entre la réponse et le terme est statistiquement significative

Pour déterminer si l'association entre la réponse et chacun des termes du modèle est statistiquement significative, comparez la valeur de p du terme à votre seuil de signification pour évaluer l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle est qu'il n'existe aucune association entre le terme et la réponse. 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 une association.

Valeur de p ≤ α : l'association est statistiquement significative.: Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez conclure qu'il existe une association statistiquement significative entre la variable de réponse et le terme.
Valeur de p > α : l'association n'est pas statistiquement significative.: Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas conclure qu'il existe une association statistiquement significative entre la variable de réponse et le terme. Il est sans doute nécessaire de réajuster le modèle sans le terme.; Si plusieurs prédicteurs ne présentent aucune association statistiquement significative avec la réponse, vous pouvez réduire le modèle en supprimant ces termes un par un. Pour plus d'informations sur la suppression de termes d'un modèle, reportez-vous à la rubrique Réduction du modèle.

Tous les facteurs d'un modèle ANOVA totalement emboîté sont aléatoires. De ce fait, si un facteur est statistiquement significatif, cela indique qu'il contribue à la variation dans la réponse.

Analyse de la variance pour Tempé

Source	DL	Somme des carrés	CM	F	P
Usine	3	731,5156	243,8385	5,854	0,011
Opérateur	12	499,8125	41,6510	1,303	0,248
Equipe	48	1534,9167	31,9774	2,578	0,000
Lot	128	1588,0000	12,4062
Total	191	4354,2448

Résultats principaux : valeur de p

Dans ces résultats, le tableau ANOVA indique que les facteurs Usine et Equipe sont statistiquement significatifs au seuil de signification 0,05. L'effet des opérateurs n'est pas statistiquement significatif au seuil de 0,05. Les effets du modèle utilisent tous les degrés de liberté, et il n'en reste donc aucun pour tester la signification statistique des différents lots.

Etape 2 : Examiner les composantes de la variance

Examinez les composantes de la variance pour déterminer la part de variation de l'étude pouvant être attribuée à chaque terme aléatoire. Des valeurs élevées indiquent que le terme contribue grandement à la variabilité de la réponse.

Composantes de la variance

Source	Composante de la variance	% du total	EcTyp
Usine	4,212	17,59	2,052
Opérateur	0,806	3,37	0,898
Equipe	6,524	27,24	2,554
Lot	12,406	51,80	3,522
Total	23,948		4,894

Résultats principaux : composantes de la variance

Dans ces résultats, les estimations des composantes de la variance montrent que la variabilité attribuable aux lots, aux équipes et aux usines sont respectivement égales à 52 %, 27 % et 18 %, de la variabilité totale.