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1 - POURQUOI UTILISER LES STATISTIQUES ?

2 - CARACTÉRISER DES ÉCHANTILLONS

  • 2.1 - Identifiez vos données
  • 2.2 - Caractérisez des échantillons
  • 2.3 - Tracez des graphiques
  • 2.4 - Comparez deux échantillons

3 - AMÉLIORER LES PROCESSUS

4 - QUELLES BONNES PRATIQUES STATISTIQUES UTILISER AU QUOTIDIEN POUR FIABILISER LES DONNÉES ET RÉALISER DES ANALYSES RAPIDES ?

5 - QUELLES MÉTHODES UTILISER DANS LA CHAÎNE DE PRODUCTION ?

  • 5.1 - Capabilités d’un procédé ou processus, maîtrise statistique des processus (MSP)
  • 5.2 - Capabilité des méthodes de mesure

6 - QUELLES MÉTHODES STATISTIQUES UTILISER POUR DES USAGES SPÉCIALISÉS ?

  • 6.1 - Pour tester et valider toutes sortes d’hypothèses sur des ensembles de données
  • 6.2 - Calcul de régression et de corrélations
  • 6.3 - Analyse factorielle, analyses en composantes principales
  • 6.4 - Les plans d’expérience à utiliser en phase de développement d’un produit ou d’un processus

7 - NOTRE CONSEIL

  • 7.1 - Formez-vous, formez votre personnel
  • 7.2 - Embauchez un statisticien

8 - ERREURS À ÉVITER

  • 8.1 - Ne tirez pas de conclusions trop hâtives

9 - ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES

Fiche pratique | Réf : FIC0589 v1

Quelles bonnes pratiques statistiques utiliser au quotidien pour fiabiliser les données et réaliser des analyses rapides ?
Repérer les méthodes statistiques pertinentes pour son activité

Auteur(s) : Philippe PRUVOST

Date de publication : 10 déc. 2017 | Read in English

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Auteur(s)

  • Philippe PRUVOST : vice-président de l’association française Edwards Deming

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INTRODUCTION

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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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic0589


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4. Quelles bonnes pratiques statistiques utiliser au quotidien pour fiabiliser les données et réaliser des analyses rapides ?

Le cerveau humain a tendance à privilégier le souvenir des événements les plus récents et de ceux qui sortent de l’ordinaire. Le risque est de baser ses analyses sur des données biaisées et de tirer des conclusions erronées. Pour limiter le risque, il est conseillé de toujours utiliser les outils simples suivants pour une première collecte et analyse de données ;

  • feuilles de relevés pour collecter des données objectives incluant tous les éléments utiles ;

  • histogramme de fréquence pour avoir une vision « objective » de la répartition de données ;

  • diagramme en arêtes de poisson (Ishikawa) pour visualiser les causes et origine d’un événement et mieux cibler les domaines où l’analyse doit être approfondie ;

  • diagramme de concentration de défauts pour représenter les lieux d’apparition de défauts dans un processus et pouvoir ensuite mieux cibler les étapes sur lesquelles approfondir l’analyse ;

  • diagramme de corrélation (représenter deux variables sur une graphique pour visualiser s’il semble y avoir une corrélation. il sera ensuite utile d’appliquer un test statistique formel pour confirmer cette corrélation et calculer le coefficient de corrélation) ;

  • diagramme de Pareto, pour identifier « objectivement » les domaines où porter ses efforts.

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Quelles bonnes pratiques statistiques utiliser au quotidien pour fiabiliser les données et réaliser des analyses rapides ?
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    1 Bibliographie

    Gogue Jean-Maire, Management de la qualité, Éditions Economica

    Ishikawa Kaoru, La Gestion de la qualité, Éditions Dunod

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    2 Site Internet

    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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