Le rappresentazioni della popolazione

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  • Istogramma : la forma della distribuzione. Decentramento, dispersione, bimodalità: una doppia cresta indica quasi sempre la presenza di due popolazioni miste. 

È possibile scegliere se si desidera che l'asse X sia indipendente per ogni istogramma, identico per tutti o se tutti gli istogrammi siano sovrapposti.

  • Scatola per baffi : la mediana, i quartili, l'ampiezza. È la rappresentazione della confronto : diverse caselle affiancate si leggono a colpo d’occhio, mentre diversi istogrammi si ostacolano a vicenda.
  • Riga : i valori nell'ordine in cui sono stati rilevati. La cronologia che l'istogramma non tiene in conto.
  • Carta di controllo : la linea, con i suoi limiti di controllo e le regole di rilevamento.
  • Diagramma a ogiva : la distribuzione cumulativa. Risponde direttamente alla domanda «quale percentuale è al di sotto di un determinato valore?».
  • Da "Better" a "Current" : confronta in modo non parametrico due o più modalità
  • Curva ROC : valuta la capacità di una misura quantitativa di distinguere due categorie e indica la soglia ottimale.

💡 L'istogramma e il diagramma a scatola e baffi non rispondono alla stessa domanda. L'istogramma descrive una popolazione in dettaglio; la scatola mette a confronto diverse popolazioni. Di fronte a due gruppi, iniziare dalle scatole, poi aprire l'istogramma del gruppo sospetto.

⚠️ Dati appaiati. Se le due serie rappresentano due misurazioni degli stessi pezzi (prima e dopo il trattamento), effettuate con due strumenti sugli stessi campioni, è necessario indicarlo nella sezione «Tipo di confronto». Il test appaiato è molto più efficace, poiché elimina la variabilità tra i campioni. Trattare dati appaiati come se fossero indipendenti porta spesso a concludere che «non vi è alcuna differenza», mentre in realtà questa è evidente.

La curva ROC nella pratica

La sua risposta è: questa misura permette di prendere una decisione?

Ad esempio, un valore di vibrazione permette di distinguere i cuscinetti destinati a guastarsi da quelli che resisteranno?

  • Più la curva si allontana dalla diagonale verso l'angolo in alto a sinistra, migliore è la separazione; ;
  • L’area sotto la curva (AUC) riassume questa capacità in un numero: 0,5 significa «non meglio del caso», 1 una separazione perfetta; ;
  • La soglia proposta bilancia i due errori: non rilevare un difetto e scartare un pezzo in regola.

💡 La soglia corretta dipende dal costo tra i due errori, che raramente è simmetrica. La soglia statisticamente ottimale non è sempre quella economicamente ottimale: spetta a voi modificarla con cognizione di causa.