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L'effectif de l'échantillon (N) est le nombre d'observations total de l'échantilon.
L'effectif de l'échantillon a une influence sur l'intervalle de confiance et la puissance du test. En général, plus l'échantillon est grand, plus l'intervalle de confiance est étroit. Un échantillon plus volumineux donne plus de puissance au test.
Pour plus d'informations sur la puissance des tests d'équivalence, reportez-vous à la rubrique Puissance des tests d'équivalence.
La moyenne résume les valeurs dans chaque échantillon en une seule valeur identifiant le centre des données. Elle est calculée comme la moyenne arithmétique des données, c'est-à-dire la somme de toutes les observations, divisée par le nombre d'observations.
La moyenne de l'échantillon de test est une estimation de la moyenne de la population de test. La moyenne de l'échantillon de référence est une estimation de la moyenne de la population de référence. Par conséquent, la différence (ou le rapport) entre les moyennes d'échantillons fournit une estimation de la différence (ou du rapport) entre les moyennes de la population de test et de la population de référence.
Puisque l'estimation est basée sur les données échantillons plutôt que sur l'ensemble des populations, vous ne pouvez pas être sûr qu'elle est égale à la différence (ou au rapport) des populations. Pour évaluer la précision de l'estimation pour les populations, utilisez un intervalle de confiance.
L'écart type (EcTyp) est la mesure la plus courante de la dispersion ou de la variabilité des données par rapport à la moyenne. Une variation qui est aléatoire ou naturelle pour un procédé est souvent appelée un bruit.
L'écart type utilise les mêmes unités que les données. Le symbole σ (sigma) représente souvent l'écart type d'une population. La lettre s est souvent utilisée pour représenter l'écart type d'un échantillon.
Utilisez l'écart type pour déterminer la dispersion des données par rapport à la moyenne.
L'écart type des données échantillons est une estimation de l'écart type de la population. Des valeurs élevées indiquent une variation, ou "bruit", plus importante dans les données. L'écart type sert à calculer l'intervalle de confiance et la valeur de p. Une valeur supérieure engendre un intervalle de confiance plus large et une puissance statistique plus faible.
L'erreur type de la moyenne (ErT moyenne) estime la variabilité entre les moyennes d'échantillons que vous obtiendriez si vous preniez des échantillons répétés de la même population. Elle évalue la variabilité d'un échantillon à un autre, tandis que l'écart type mesure la variabilité au sein d'un même échantillon.
Par exemple, vous disposez d'un délai de livraison moyen de 3,80 jours avec un écart type de 1,43 jour, basé sur un échantillon aléatoire de 312 délais de livraison. Ces chiffres génèrent une erreur type de la moyenne de 0,08 jour (1,43 divisé par la racine carrée de 312). Si vous prenez en compte plusieurs échantillons aléatoires de même effectif et provenant de la même population, l'écart type de ces différentes moyennes d'échantillons tournerait autour de 0,08 jour.
Vous pouvez utiliser l'erreur type de la moyenne pour déterminer avec quelle précision la moyenne de l'échantillon évalue la moyenne de la population.
Lorsque la valeur de l'erreur type de la moyenne est moins élevée, l'estimation de la moyenne de la population est plus précise. En règle générale, plus l'écart type est grand, plus l'erreur type de la moyenne est élevée et moins l'estimation de la moyenne de la population est précise. En revanche, plus l'effectif d'échantillon est élevé, plus l'erreur type de la moyenne est faible et plus l'estimation de la moyenne de la population est précise.
Minitab utilise l'erreur type de la moyenne pour calculer l'intervalle de confiance.
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