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Auteur(s)
-
Philippe PRUVOST : vice-président de l’association française Edwards Deming
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les données que vous utilisez dans le cadre de vos activités sont-elles suffisantes et représentatives de ce que vous souhaitez observer ? Si ce n’est pas le cas, vous risquez de prendre de mauvaises décisions. Cette fiche décrit différents cas d’utilisation courants des statistiques, en vous indiquant comment vous assurer que les données sont suffisantes, et ainsi vous rassurer quant à la qualité de vos décisions !
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Améliorer les processus2. Caractériser des échantillons
2.1 Identifiez vos données
Gardez une trace aussi précise que possible de la manière dont vous avez obtenu vos échantillons et les mesures qui les concernent.
Pour des échantillons physiques, cela peut être un numéro de lot, de palette, une date de fabrication, les machines, la ligne de production ou le site de production dont elles sont issues, le numéro de série, le modèle, la version des produits, la méthode de sélection des échantillons, etc.
Pour les mesures, cela peut être la méthode de mesure, le nom du ou des opérateurs qui ont fait les mesures, les identifiants des appareils utilisés, la température ambiante, l’hygrométrie, la date et l’heure de la mesure, etc.
Ces informations seront très utiles pour identifier des facteurs influents éventuels (soit sur le produit, soit sur les mesures) et pourront donner des pistes précieuses d’amélioration. Connaître ces informations sera important si on suspecte par la suite que notre échantillon n’est pas représentatif de la population globale, ou qu’il comporte des représentants de plusieurs populations.
HAUT DE PAGE2.2 Caractérisez des échantillons
Les caractéristiques de notre échantillon sont de différentes natures :
-
le centrage, qu’on peut caractériser par la moyenne, la médiane et le(s) mode(s) ;
-
la dispersion, qu’on peut caractériser par la variance ou l’écart-type ;
-
l’étendue, qu’on peut caractériser par les quartiles ou les centiles.
Lorsqu’une population suit la loi normale, les valeurs sont distribuées selon une courbe de Gauss, ou gaussienne, la fameuse « courbe en cloche » que l’on rencontre très souvent quand on caractérise des phénomènes physiques. Des valeurs de mesure qui suivent la loi normale sont entièrement caractérisées par la moyenne et l’écart type. De plus, des échantillons pris à la suite sont répartis selon la même loi que des échantillons pris au hasard, et sont donc représentatifs de la population globale. Un certain nombre de calculs statistiques utilise les propriétés de la loi normale....
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Caractériser des échantillons
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Gogue Jean-Maire, Management de la qualité, Éditions Economica
Ishikawa Kaoru, La Gestion de la qualité, Éditions Dunod
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Association française Edwards Deming
Ce site fournit quelques logiciels statistiques simples, gratuits et multi-plate-forme. Vous y trouverez également la traduction en français du Manuel du contrôle statistique de la qualité de Western Electric
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