{"id":4800,"date":"2026-08-18T11:57:01","date_gmt":"2026-08-18T09:57:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=4800"},"modified":"2026-08-18T11:58:26","modified_gmt":"2026-08-18T09:58:26","slug":"recherche-dichotomique","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/guide-dutilisateur\/recherche-dichotomique\/","title":{"rendered":"Ricerca dicotomica"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Sequential bifurcation \/ plans dichotomiques.<\/em>\u00a0Face \u00e0 un d\u00e9faut avec de nombreuses causes possibles, on ne peut pas se permettre un essai par facteur. La recherche dichotomique en \u00e9limine la majorit\u00e9 en quelques essais seulement, en regroupant les facteurs plut\u00f4t qu&rsquo;en les testant un par un.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"644\" height=\"294\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4801\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png 644w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-300x137.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-18x8.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 644px) 100vw, 644px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le principe : chaque facteur est r\u00e9gl\u00e9 \u00e0 son niveau\u00a0<strong>le plus favorable a priori<\/strong>\u00a0(BOB,\u00a0<em>Best Of the Best<\/em>) oppure\u00a0<strong>le plus d\u00e9favorable a priori<\/strong>\u00a0(WOW,\u00a0<em>Worst Of the Worst<\/em>). On construit un petit nombre de configurations o\u00f9 les facteurs suspects basculent de groupe en groupe, un peu comme on chercherait un nom dans un dictionnaire en coupant \u00e0 chaque fois le paquet de pages en deux. Un facteur actif se trahit par le comportement du groupe auquel il appartient ; un facteur inactif se dilue dans le groupe et dispara\u00eet de l&rsquo;enqu\u00eate.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1\u00a0C&rsquo;est une m\u00e9thode de recherche de causes, de la m\u00eame famille que BOB vs WOW et Inversion de composants : elle ne confirme pas un mod\u00e8le, elle r\u00e9duit une longue liste de suspects \u00e0 quelques coupables probables. Le plan d&rsquo;exp\u00e9riences classique prend ensuite le relais pour quantifier et confirmer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Combien d&rsquo;essais et pourquoi ?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour&nbsp;<strong>N facteurs<\/strong>, N colonnes sont ouvertes mais seuls&nbsp;<strong>k =&nbsp;<\/strong><strong>\u2308<\/strong><strong>log\u2082N<\/strong><strong>\u2309<\/strong>&nbsp;essais sont n\u00e9cessaires : 3 essais suffisent pour aller jusqu&rsquo;\u00e0 8 facteurs, 4 essais jusqu&rsquo;\u00e0 16, 5 jusqu&rsquo;\u00e0 24. Chaque facteur re\u00e7oit une&nbsp;<strong>signature binaire<\/strong>&nbsp;propre \u2014 sa position BOB ou WOW \u00e0 chacun des k essais \u2014 et deux facteurs ne partagent jamais la m\u00eame signature. C&rsquo;est cette signature qui permet, une fois les essais r\u00e9alis\u00e9s, de savoir lequel des facteurs regroup\u00e9s a boug\u00e9 la r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avant de lancer les essais, il faut choisir comment sera jug\u00e9e la variation observ\u00e9e \u00e0 chaque \u00e9tape.&nbsp;Trois modes, au choix dans le panneau de gauche :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td>Modalit\u00e0<\/td><td>Principio<\/td><td>Quando utilizzarlo<\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>\u00c9cart (BOB \u2212 WOW) \/ 3<\/td><td>La dispersion est d\u00e9duite de l&rsquo;\u00e9cart lui-m\u00eame, aucune r\u00e9p\u00e9tition n&rsquo;est n\u00e9cessaire.<\/td><td>D\u00e9grossissage rapide, aucune donn\u00e9e de dispersion disponible. Aucun test de significativit\u00e9 n&rsquo;est possible dans ce mode : la conclusion reste qualitative.<\/td><\/tr><tr><td>Essais r\u00e9p\u00e9t\u00e9s<\/td><td>Chaque configuration est mesur\u00e9e plusieurs fois ; l&rsquo;\u00e9cart-type est estim\u00e9 sur ces r\u00e9p\u00e9titions.<\/td><td>Dispersion inconnue mais essais peu co\u00fbteux \u00e0 r\u00e9p\u00e9ter.<\/td><\/tr><tr><td>\u00c9cart-type connu<\/td><td>On renseigne un sigma d\u00e9j\u00e0 \u00e9tabli \u2014 capabilit\u00e9 machine, Gage R&amp;R, carte de contr\u00f4le SPC.<\/td><td>Le proc\u00e9d\u00e9 est d\u00e9j\u00e0 sous contr\u00f4le statistique et son sigma r\u00e9siduel est document\u00e9.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f&nbsp;En mode Essais r\u00e9p\u00e9t\u00e9s, une seule r\u00e9p\u00e9tition ne permet pas d&rsquo;estimer un \u00e9cart-type : au moins deux essais par configuration sont n\u00e9cessaires.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1&nbsp;Les intitul\u00e9s \u00ab BOB \u00bb et \u00ab WOW \u00bb sont g\u00e9n\u00e9riques. Les deux premi\u00e8res lignes du tableau des essais, ainsi que le nom de chaque facteur, sont modifiables : renommez-les avec le vocabulaire de votre atelier (par exemple \u00ab Neuf \u00bb \/ \u00ab Us\u00e9 \u00bb, \u00ab Fournisseur A \u00bb \/ \u00ab Fournisseur B \u00bb). Une fois personnalis\u00e9s, ce sont ces intitul\u00e9s qui s&rsquo;affichent dans les cellules du tableau, et non plus les mots BOB\/WOW.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Onglet Runs: d\u00e9rouler les essais<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le tableau central pr\u00e9sente, pour chaque essai, le r\u00e9glage de chaque facteur (dans son intitul\u00e9 personnalis\u00e9) et une colonne&nbsp;<strong>Lettura<\/strong>&nbsp;o\u00f9 saisir la valeur mesur\u00e9e. Un graphique reste visible en permanence \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du tableau, avec les bandes BOB et WOW positionn\u00e9es \u00e0 \u00b1 votre seuil de dispersion : une valeur qui tombe dans une bande classe l&rsquo;essai, une valeur entre les deux bandes le laisse ind\u00e9cis (INC).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Apr\u00e8s chaque lecture, un bandeau de statut r\u00e9sume l&rsquo;\u00e9tat de l&rsquo;enqu\u00eate et signale imm\u00e9diatement toute anomalie : \u00e9cart non significatif, bandes qui se chevauchent, ou contradiction dans les \u00e9liminations.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une valeur dans la bande BOB confirme le groupe BOB de cet essai ;<\/li>\n\n\n\n<li>Une valeur dans la bande WOW confirme le groupe WOW ;<\/li>\n\n\n\n<li>Une valeur entre les deux bandes est\u00a0<strong>ind\u00e9cise<\/strong>\u00a0: elle ne permet pas encore d&rsquo;\u00e9liminer les facteurs de cet essai, mais elle n&rsquo;est pas perdue pour autant\u00a0\u00a0(voir l&rsquo;estimation d&rsquo;effets parcimonieuse )<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Onglet Diagnostic : la trace d&rsquo;\u00e9limination<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&rsquo;est ici que la logique de d\u00e9grossissage devient auditable. Pour chaque essai, <a href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/soluzioni-per-lanalisi-dei-dati\/\" data-type=\"page\" data-id=\"905\">Ellistat<\/a> affiche quels facteurs ont \u00e9t\u00e9\u00a0<strong>\u00e9limin\u00e9s<\/strong>\u00a0(jug\u00e9s inactifs) et lesquels restent\u00a0<strong>suspects<\/strong>, avec la raison de chaque d\u00e9cision. Une matrice des signatures binaires rappelle, facteur par facteur, sa position \u00e0 chaque essai ce qui permet de comprendre a posteriori pourquoi tel facteur a surv\u00e9cu et tel autre non.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Onglet Multi-Vari : visualiser les survivants<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un graphique multi-vari imbriqu\u00e9 reprend tous les facteurs survivants, tri\u00e9s par amplitude d&rsquo;effet d\u00e9croissante. Il permet de voir d&rsquo;un coup d&rsquo;\u0153il si un ou deux facteurs dominent nettement les autres, ou si l&rsquo;effet est r\u00e9parti entre plusieurs facteurs de poids comparable une information utile pour juger si la recherche est termin\u00e9e ou s&rsquo;il faut compl\u00e9ter le plan.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Compl\u00e9ter le plan de confirmation<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quand plusieurs facteurs survivent (m \u2265 2), les k essais de criblage ne suffisent pas \u00e0 d\u00e9partager leurs effets propres : ils sont encore m\u00e9lang\u00e9s. Ellistat propose alors les essais compl\u00e9mentaires n\u00e9cessaires pour obtenir un plan analysable L4\/L8 r\u00e9solution III ou IV selon le nombre de survivants\u00a0<strong>en r\u00e9utilisant les essais d\u00e9j\u00e0 r\u00e9alis\u00e9s<\/strong>, jamais en recommen\u00e7ant \u00e0 z\u00e9ro.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Survivants (m)<\/strong><\/td><td><strong>Plan propos\u00e9<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>1<\/strong><\/td><td>Aucun compl\u00e9ment : le facteur est isol\u00e9, passez directement \u00e0 la confirmation.<\/td><\/tr><tr><td><strong>2 \u00e0 4<\/strong><\/td><td>Compl\u00e9ment vers un plan factoriel complet ou une r\u00e9solution IV, selon le nombre exact de survivants.<\/td><\/tr><tr><td><strong>5 \u00e0 7<\/strong><\/td><td>Compl\u00e9ment vers une L8 r\u00e9solution III (au minimum) ou IV.<\/td><\/tr><tr><td><strong>8<\/strong><\/td><td>Plan factoriel complet n\u00e9cessaire ou fractionnaire r\u00e9solution IV selon les interactions \u00e0 couvrir.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Onglet Effects<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Le principe.<\/strong>&nbsp;Chaque facteur de la recherche dichotomique n&rsquo;a que deux niveaux, BOB et WOW. Tester si un facteur a un effet significatif sur la r\u00e9ponse revient alors \u00e0 tester si le&nbsp;<strong>coefficient de r\u00e9gression<\/strong>&nbsp;associ\u00e9 \u00e0 ce facteur, dans un mod\u00e8le lin\u00e9aire, est diff\u00e9rent de z\u00e9ro.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Lire le tableau.<\/strong>&nbsp;Pour chaque facteur retenu, l&rsquo;onglet Effects affiche :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Colonna<\/strong><\/td><td><strong>Significato<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Effect<\/strong><\/td><td>Le facteur (avec son nom personnalis\u00e9).<\/td><\/tr><tr><td><strong>Coefficient<\/strong><\/td><td>La moiti\u00e9 de l&rsquo;\u00e9cart entre le niveau BOB et le niveau WOW sur la r\u00e9ponse \u2014 l&rsquo;effet du facteur.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Std. Error<\/strong><\/td><td>L&rsquo;incertitude sur ce coefficient, compte tenu du plan r\u00e9alis\u00e9.<\/td><\/tr><tr><td><strong>T<\/strong><\/td><td>Le rapport coefficient \/ erreur-type : c&rsquo;est la statistique du test de Student.<\/td><\/tr><tr><td><strong>P<\/strong><\/td><td>La p-value associ\u00e9e \u2014 \u00e0 lire avec la m\u00eame grille de lecture qu&rsquo;au \u00a72 : significatif en dessous de 0,05, limite entre 0,05 et 0,1.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Significance<\/strong><\/td><td>Le verdict en clair : significatif ou limite.<\/td><\/tr><tr><td><strong>VIF<\/strong><\/td><td>Variance Inflation Factor. Mesure \u00e0 quel point ce facteur est corr\u00e9l\u00e9 aux autres dans le plan r\u00e9alis\u00e9. Un VIF \u00e9lev\u00e9 signale que le plan n&rsquo;est pas assez \u00e9quilibr\u00e9 pour isoler proprement ce facteur \u2014 un essai de confirmation suppl\u00e9mentaire peut \u00eatre n\u00e9cessaire.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En pied de tableau : le&nbsp;<strong>R\u00b2<\/strong>&nbsp;e il&nbsp;<strong>R\u00b2 aggiustato<\/strong>&nbsp;(part de la variation de la r\u00e9ponse expliqu\u00e9e par le mod\u00e8le), et la&nbsp;<strong>costante<\/strong>&nbsp;(la valeur moyenne pr\u00e9dite quand tous les facteurs sont \u00e0 leur niveau de r\u00e9f\u00e9rence).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f\u00a0Les p-values de cet onglet sont optimistes. Le mod\u00e8le affich\u00e9 n&rsquo;a pas \u00e9t\u00e9 fix\u00e9 \u00e0 l&rsquo;avance : les facteurs qui y figurent sont ceux que l&rsquo;\u00e9tape de d\u00e9grossissage a laiss\u00e9s survivre en regardant d\u00e9j\u00e0 les donn\u00e9es. Ce choix, fait apr\u00e8s coup, gonfle artificiellement la confiance affich\u00e9e par les p-values suivantes. Elles restent utiles pour comparer les facteurs entre eux, mais ne doivent pas \u00eatre lues comme la p-value d&rsquo;un test planifi\u00e9 \u00e0 l&rsquo;avance c&rsquo;est pourquoi Ellistat rappelle cet avertissement directement sur l&rsquo;onglet.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;onglet reste verrouill\u00e9 tant que le plan de confirmation du \u00a78.5 n&rsquo;est pas complet : avec un seul survivant (m = 1), il n&rsquo;y a rien \u00e0 d\u00e9partager et un message d\u00e9di\u00e9 le signale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Onglet Method : situer la m\u00e9thode<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cet onglet resitue la recherche dichotomique dans son contexte m\u00e9thodologique et distingue deux apports historiques bien diff\u00e9rents, bien que souvent confondus :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la\u00a0<strong>bifurcation s\u00e9quentielle<\/strong>\u00a0(<em>sequential bifurcation<\/em>), d\u00e9velopp\u00e9e par Bettonvil dans sa th\u00e8se de 1990 \u00e0 partir d&rsquo;une id\u00e9e de Jacoby et Harrison (1962), qui regroupe les facteurs par bandes fixes autour d&rsquo;un \u00e9cart-type de r\u00e9f\u00e9rence ;<\/li>\n\n\n\n<li>le\u00a0<strong>plans dichotomiques<\/strong>, d\u00e9velopp\u00e9s sp\u00e9cifiquement pour exploiter les colonnes impaires des tables de Taguchi et valider chaque coupure par un test statistique r\u00e9el plut\u00f4t qu&rsquo;une bande fixe\u00a0\u2014\u00a0z, test de Dixon, puis test t \u00e0 mesure que les essais s&rsquo;accumulent.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1&nbsp;Le nom \u00ab Recherche dichotomique \u00bb choisi pour ce module n&rsquo;est donc pas qu&rsquo;une simplification de vocabulaire : c&rsquo;est le terme m\u00eame utilis\u00e9 dans les travaux fran\u00e7ais \u00e0 l&rsquo;origine des plans dichotomiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":80,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-4800","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-5-statistiques-inferentielles"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Recherche dichotomique - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sequential bifurcation \/ plans dichotomiques. 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