Le plus difficile lorsque l’on débute les statistiques est souvent de savoir ce que l’on souhaite ou peut faire avec les données que l’on a pu récolter. L’objectif étant bien souvent de comparer des données entre elles, de les comparer à une valeur cible ou bien de trouver un modèle permettant de prédire de futurs résultats d’essais, les statistiques fournissent les outils essentiels pour y arriver.

Nous allons voir dans cet article comment choisir le bon outil statistique.

Commençons par un peu de langage. Lorsque l’on étudie un système, on peut le représenter sous la forme suivante :

Le système transforme des entrées (X) que l’on maitrise ou non en une sortie (Y) que l’on souhaite maitriser.

Prenons l’exemple simple d’une catapulte : la catapulte transforme les entrées (masse du projectile, position de la catapulte, tension des cordes etc…) en une sortie qui est la distance à laquelle le projectile va être lancé qui est notre Y et ce que l’on souhaite maitriser.

Nous appellerons donc dans la suite de cet article :

Y : La variable que l’on souhaite maitriser ou à minima comprendre les variations

X : Les variables qui sont susceptibles de faire varier le Y

Choisir le bon test statistique :

Pour nous aider à choisir le bon test statistique nous allons utiliser le tableau suivant :

Ce tableau se lit de la manière suivante :

Horizontalement : Il s’agit du type de Y que vous avez à disposition. Ce tableau offre deux choix selon que vos données sont qualitatives (c’est-à-dire une qualité, par exemple OK/KO, bon/médiocre/mauvais etc…) ou quantitatives, c’est-à-dire qui s’exprime sous forme numérique comme une distance.

Verticalement : Il s’agit du type de X, c’est-à-dire en fonction de quoi est-ce que l’on souhaite comparer notre Y. Cela peut être :

  • Cible : c’est-à-dire que l’on souhaite comparer nos données à une valeur théorique. Exemple : D’habitude mon taux de défaut est de 10%, mais aujourd’hui sur 100 pièces produites, j’ai obtenu 15 défauts. Est-ce que je dois m’inquiéter ?
  • Qualitatif : Si l’on peut séparer nos données en plusieurs échantillons. Par exemple, je souhaite étudier si la distance dépend du matériau qui compose le projectile. Dans ce cas, je peux séparer le matériau en plusieurs catégories (Bois/Fer/Pierre).
  • Quantitatif : Si les données de notre X peuvent s’exprimer sous forme numérique. Par exemple, je souhaite étudier si la distance dépend de la masse du projectile.
  • Plusieurs X : Si les données que j’ai récoltées contiennent les informations de plusieurs X (Masse du projectile, tension de la catapulte, matériaux etc…)

Pour choisir le bon test, il suffit d’utiliser le tableau à double entrée présenté plus haut. Prenons un exemple…

Exemple :

Vous avez réalisé des pièces en utilisant 2 machines de production (rouge et bleu). Vous avez mesuré la résistance à la rupture des pièces produites et avez obtenu le résultat suivant:

Le Y est la valeur d’une pièce entre 30 et 52, Y est quantitatif. En fonction (X) du type de machine, X est donc qualitatif.

D’après le tableau de choix le test que vous devez réaliser est donc un test de comparaison de population.

Encore plus simple ?

Ellistat vous guide dans le choix de votre test statistique. Entrez les données dans le tableur d’Ellistat puis sélectionnez les colonnes dans lesquelles se trouvent vos données :

Dans le tableau en haut à droite, Ellistat a grisé les tests statistiques non adaptés et ne laisse apparaitre que Comparaison de population. Il suffit de cliquer sur Comparaison de population pour obtenir le résultat suivant.

Ellistat vous guide tout au long du process. Plus besoin d’être un expert pour choisir le bon test statistique, il suffit d’utiliser le tableau de choix présenté ci-dessus ou de se laisser guider par Ellistat.

Pour aller plus loin :