Composantes de la variance pour la fonction Etude de stabilité

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour les composantes de la variance.

Composantes de la variance

Les composantes de la variance permettent d'évaluer la part de la variation de la réponse due à différents facteurs aléatoires.

Interprétation

Utilisez cette option pour évaluer la part de variation pouvant être attribuée à chaque terme aléatoire. Des valeurs élevées indiquent que le terme contribue grandement à la variabilité de la réponse. Par exemple, le terme de lot présente une composante de variance de 0,527403 et rend compte de 72,91 % de la variance dans le modèle.

Composantes de la variance

SourceVar% du totalVar. ErTValeur de ZValeur de p
Lot0,52740972,91%0,3038531,7357390,041
Mois*Lot0,0001740,02%0,0001421,2241020,110
Erreur0,19573927,06%0,0367525,3259320,000
Total0,723322       

Var. ErT

L'erreur type de la composante de la variance permet d'évaluer le degré d'incertitude associé à l'estimation de la composante de variance à partir de données échantillons

Interprétation

Utilisez l'erreur type de la composante de variance pour mesurer la précision de son estimation. Plus l'erreur type est petite, plus l'estimation est précise. Si vous divisez la composante de la variance par son erreur type, vous obtiendrez une valeur de Z. Si la valeur de p associée à cette statistique Z est inférieure à votre seuil de signification (noté alpha ou α), vous pouvez conclure que la composante de variance est supérieure à zéro.

Intervalle de confiance pour la composante de la variance (IC à 95 %)

Les intervalles de confiance (IC) sont des étendues de valeurs ayant de fortes chances de contenir la valeur réelle de la composante de la variance.

Les échantillons étant aléatoires, il est peu probable que deux échantillons d'une population donnent des intervalles de confiance identiques. Cependant, si vous prenez de nombreux échantillons aléatoires, un certain pourcentage des intervalles de confiance obtenus contiendra le paramètre de population inconnu. Le pourcentage de ces intervalles de confiance contenant le paramètre est le niveau de confiance de l'intervalle.

L'intervalle de confiance est composé de deux parties :
Estimation ponctuelle
Cette valeur unique estime un paramètre de population à l'aide de vos données échantillons. L'intervalle de confiance est centré sur cette estimation ponctuelle.
Marge d'erreur
La marge d'erreur définit la largeur de l'intervalle de confiance et est déterminée par la variabilité observée dans l'échantillon, l'effectif de l'échantillon et le niveau de confiance. Pour calculer la limite supérieure de l'intervalle de confiance, la marge d'erreur est ajoutée à l'estimation ponctuelle. Pour calculer la limite inférieure de l'intervalle de confiance, la marge d'erreur est soustraite de l'estimation ponctuelle.

Interprétation

Si le niveau de confiance est 95 %, vous pouvez être sûr à 95 % que l'intervalle de confiance contient la valeur réelle de la composante de variance pour le terme aléatoire correspondant. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comporte des valeurs ayant une signification pratique pour votre situation. Si l'intervalle est trop grand pour être utile, vous devez sans doute augmenter votre effectif d'échantillon.

Valeur de Z

La valeur de Z est une statistique de test qui mesure le rapport entre la composante de variance estimée et son erreur type.

Interprétation

Minitab utilise la valeur de Z pour calculer la valeur de p, qui permet de déterminer si la composante de la variance est significativement supérieure à zéro.

Valeur de p pour les composantes de variance

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.

Interprétation

Pour déterminer si la composante de variance est supérieure à zéro, comparez la valeur de p associée à la composante de variance au seuil de signification. L'hypothèse nulle est que la composante de la variance est égale à 0, ce qui implique que le terme n'ajoute aucune variation à la durée de stockage.

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 que la composante de variance est supérieure à 0.
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 que la corrélation est supérieure à 0.