Structure d'alias pour la fonction Analyser une réponse binaire pour un plan factoriel

La structure des alias décrit la structure de confusion qui se produit dans un plan. Les termes confondus sont également dits aliasés.

Les plans factoriels fractionnaires peuvent présenter des alias, ou une confusion, car ils n'incluent pas toutes les combinaisons de niveaux de facteurs. Par exemple, si un facteur A est confondu avec l'interaction à trois facteurs BCD, alors l'effet estimé pour A équivaut à la somme de l'effet de A et de l'effet de BCD. Vous ne pouvez pas déterminer si un effet significatif est dû au facteur A, au terme BCD ou à une combinaison des deux. Lorsque vous analysez le plan dans Minitab, vous pouvez inclure des termes confondus dans le modèle. Minitab enlève les termes qui apparaissent le plus bas dans la liste de termes. Toutefois, certains termes sont toujours ajustés en premier. Par exemple, si vous incluez des blocs dans le modèle, Minitab conserve les termes de blocs et enlève tous les termes aliasés avec les blocs.

Dans un plan factoriel fractionnaire, certains termes de facteurs ne peuvent pas être estimés séparément. Utilisez la structure d'alias pour étudier les termes aliasés.

Interprétation

Par exemple, une étude permettant d'évaluer la durée d'hospitalisation des patients après une arthroplastie du genou inclut 3 facteurs :

• Chirurgien : indique si le chirurgien s'occupe du patient tout au long de son hospitalisation.
• EVA : indique si le personnel hospitalier utilise une échelle visuelle analogue pour évaluer le niveau de douleur du patient.
• Ibuprofène : indique si la douleur est traitée avec de l'ibuprofène.

Le diagramme de Pareto des effets indique que tous les facteurs sont statistiquement significatifs au seuil de 0,05, mais la structure d'alias montre que les effets principaux sont aliasés avec les interactions à 2 facteurs.

Structure des alias

Facteur	Nom
A	Chirurgien
B	EVA
C	Ibuprofène

Alias
I + ABC
A + BC
B + AC
C + AB

Dans ces données, l'effet qui porte la lettre A sur le diagramme de Pareto peut faire référence à l'effet principal Chirurgien ou à l'effet d'interaction Ibuprofène*EVA, ou à une combinaison des deux. En raison de la présence d'alias, Minitab n'inclura pas le facteur A et l'interaction entres les facteurs B et C dans le même modèle. Pour faire la distinction entre ces effets, les chercheurs peuvent ajouter des essais à l'expérience en repliant le plan. Pour plus d'informations sur le repli, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce que le repli ?.

Lorsqu'un plan comporte plus de blocs que de répliques, certains termes sont aliasés avec des termes de blocs.

On parle de confusion lorsque le plan ne comporte pas toutes les combinaisons de niveaux de facteurs. Dans la structure des alias, les termes présentant une confusion complète (complètement aliasés) ont des coefficients de 1. Par exemple, si un facteur A est confondu avec l'interaction à trois facteurs BCD, alors l'effet estimé pour A équivaut à la somme de l'effet de A et de l'effet de BCD. Vous ne pouvez pas déterminer si un effet significatif est dû au facteur A, au terme BCD ou à une combinaison des deux. Si vous essayez d'inclure des termes complètement aliasés dans le même modèle, Minitab supprime les termes complètement aliasés répertoriés ultérieurement dans la liste de termes.

On parle de confusion partielle dans le cas de covariables, de plans factoriels avec réponse binaire et de plans de Plackett-Burman. En cas de confusion partielle, les termes de la structure d'alias ont des coefficients différents de 1. Faites preuve de prudence lorsque vous interprétez des termes partiellement confondus. Le coefficient fourni dans le tableau des alias indique à quel point un terme donné fausse l'estimation d'un autre terme du modèle.