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Auteur(s)
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Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën
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Lire l’articleINTRODUCTION
Le métrologue est confronté à de nombreuses questions liées à l’utilisation des données dont il dispose. Lorsqu’il évalue une répétabilité, il doit s’assurer de l’homogénéité des données qu’il a collectées. Lorsqu’il veut comparer deux moyennes ou deux écarts-types, il doit aussi savoir tenir compte du fait qu’il ne manipule que des estimations. De ce fait, il doit aussi savoir considérer les intervalles de confiance des paramètres estimés. De même lorsqu’il veut statuer quant à une conformité (comparaison d’une estimation à une limite), il doit également considérer le doute associé à l’estimation. Cette fiche décrit les principaux tests nécessaires au quotidien du métrologue.
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Glossaire7. Erreurs à éviter
7.1 Ne vous laissez pas abuser par les conclusions d’un test
Vous ne devez pas considérer qu’un test qui ne rejette pas l’hypothèse testée sous-tend obligatoirement que la condition testée est vraie. En revanche, lorsqu’un test rejette l’hypothèse testée, il y a toutes les chances (au risque
en général de se tromper) que l’hypothèse soit fausse. Dans tous les cas, l’analyste doit jouer son rôle et statuer en conscience quant aux suites à donner à l’alerte mise en évidence par un test.
7.2 Ne soyez pas trop déterministe
Il faut être très attentif à l’utilisation des valeurs maximales. Par exemple, si deux séries de mesures visant à déterminer la répétabilité d’un processus de mesure conduisent à deux résultats apparemment différents, il ne s’agit pas de prendre la plus grande pour se couvrir. Il faut tester si ces deux valeurs d’écart-type sont effectivement statistiquement différentes (cf. Étape 4 Comparez des variances ou des écarts-types).
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Erreurs à éviter
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
Statistique théorique et appliquée, 2e édition, Dagnelie P, De Bœck Université, 2007
-
Introductory Statistics with R, Dalgaardp, Springer, 2008
-
Statistique, la théorie et ses applications, Lejeune M, Springer, 2004
-
Applied Statistices and Probability for Engineers, 4e édition, Montgomery D.C & Runger G.C, Whiley, 2007
-
Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthalers S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
-
Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
-
Outil
Simulation d’un phénomène aléatoire et construction d’histogrammes (Outil
fic1439m1.xlsx
).Ce fichier Excel permet de simuler des phénomènes aléatoires simples afin d’observer les effets de l’échantillonnage sur l’histogramme expérimental des valeurs. Il permet également de générer des histogrammes paramétrables (nombre de classes) à partir de données dont vous disposez.
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