| Situation | Cause et solution |
| Hypothèse de normalité refusée | Basculer sur le test non paramétrique de la même famille, ou traiter la cause (aberrante, transformation). |
| Hypothèse de variance égale refusée | Choisir le test qui ne l’exige pas, ou en tenir compte dans l’interprétation. |
| Valeurs aberrantes détectées | Les comprendre avant d’agir. Ne les retirer que si leur cause est identifiée et étrangère au procédé. |
| « Il n’y a pas d’hypothèse à vérifier pour ce test » | Normal sur un test non paramétrique. |
| Résultat non significatif alors que l’écart paraît net | Vérifier l’appariement et la taille d’échantillon. Si vous cherchez à conclure que l’écart est négligeable, basculer sur l’objectif « Montrer une équivalence » — le lien proposé sous la carte de résultat y mène directement. |
| « Ajouter un nouvel échantillon pour lancer le test de Chi2 » | Le test demande au moins deux échantillons. |
| « Pas assez de montage/démontage pour calculer les limites » | Répéter les cycles de montage/démontage. |
| ANOVA significative sans savoir quels groupes diffèrent | Utiliser la conclusion par paires. |
| δ doit être strictement positif | Le champ est vide ou négatif. Aucun calcul n’est lancé tant qu’il n’est pas corrigé. |
| Variance nulle » en équivalence | Toutes les valeurs sont identiques : aucun test n’est calculable, la conclusion se lit sur l’écart observé seul. À interpréter avec prudence. |
| δ dépasse largement la dispersion observée | La limite est si large que le test conclura à l’équivalence quoi qu’il arrive. Vérifier sa pertinence métier. |
| Le sélecteur d’objectif a disparu | L’équivalence se teste entre deux échantillons au plus, ou un contre une cible. Au-delà, elle n’est pas proposée. |
Messages et cas particuliers
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