- Hisztogram : az eloszlás alakja. Elcsúszás, szóródás, bimodalitás: a kettős csúcs szinte mindig két populáció keveredését jelzi.
Kiválaszthatjuk, hogy az egyes hisztogramoknál az X-tengely független legyen-e, azonos legyen, vagy az összes hisztogram egymásra legyen halmozva.
- Bajuszdoboz : a medián, a kvartilisek, a szórás. Ez a összehasonlítás : egymás mellett elhelyezett több mező egy pillantásra áttekinthető, míg több hisztogram egymást zavarja.
- Sor : az értékek a mintavételi sorrendben. Az a kronológia, amelyet a hisztogram figyelmen kívül hagy.
- Ellenőrző táblázat : a vonal, az ellenőrzési határokkal és az észlelési szabályokkal együtt.
- Ogívdiagram : a kumulatív eloszlás. Közvetlenül választ ad arra a kérdésre, hogy «milyen arányú a populáció, amely egy adott érték alatt van?».
- Jobb, mint a jelenlegi : 2 vagy több vizsgálati módszert nem paraméteres módon hasonlít össze
- ROC-görbe : felméri egy kvantitatív mérőszám két kategória elkülönítésére való képességét, és megadja az optimális küszöbértéket.
💡 A hisztogram és a szarvasbőr-diagram nem ugyanarra a kérdésre ad választ. A hisztogram egy populációt részletesen ábrázol; a dobozdiagram több populációt hasonlít össze. Két csoport esetén kezdjük a dobozdiagramokkal, majd nyissuk meg a gyanús csoport hisztogramját.
⚠️ Párosított adatok. Ha a két adatsor ugyanazon minták két mérési eredményét tartalmazza – a kezelés előtt és után, két műszerrel ugyanazon mintákon –, ezt a «Összehasonlítás típusa» rovatban jelezni kell. A párosított teszt sokkal hatékonyabb, mert kiküszöböli a darabok közötti variabilitást. A párosított adatok függetlenként való kezelése gyakran ahhoz a következtetéshez vezet, hogy «nincs különbség», holott az egyértelműen fennáll.
A ROC-görbe a gyakorlatban
A következő kérdésre válaszol: ez az intézkedés lehetővé teszi-e a döntéshozatalt?
Például egy rezgési érték alapján meg lehet-e különböztetni a meghibásodni fogó csapágyakat azoktól, amelyek még kitartanak?
- Minél jobban eltér a görbe az átlótól a bal felső sarok felé, annál jobb az elválasztás; ;
- A’a görbe alatti terület (AUC) ezt a hatást egy számmal foglalja össze: a 0,5 azt jelenti, hogy «nem jobb, mint a véletlen», az 1 pedig a tökéletes szeparációt; ;
- A javasolt küszöbérték egyensúlyt teremt a kétféle hiba között: a hiba észrevétlensége és a hibátlan darab elutasítása között.
💡 A megfelelő küszöbérték a következőtől függ: költség a két hiba közül, amely ritkán szimmetrikus. A statisztikailag optimális küszöbérték nem mindig egyezik meg a gazdaságilag optimális küszöbértékkel: Önnek kell azt tudatosan módosítania.