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Observations relatives aux donnees pour la fonction anova a un facteur controle minitab

E D Assistance de Minitab Rechercher Assistance de Minitab Observations relatives aux données pour la fonction ANOVA à un facteur contrôlé En savoir plus sur Minitab Pour garantir la validité de vos résultats véri ez que les règles suivantes sont respectées lorsque vous collectez des données e ectuez une analyse et interprétez vos résultats Les données doivent inclure une seule variable de catégorie devant être un facteur xe Si vous disposez d'au moins deux facteurs de catégorie xes utilisez Ajuster le modèle linéaire général si tous les facteurs sont xes ou Ajuster le modèle à e ets mixtes si certains facteurs sont aléatoires Pour représenter la relation entre un prédicteur numérique continu et une réponse continue utilisez Droite d'ajustement CPour plus d'informations sur les facteurs consultez les rubriques Facteurs et niveaux de facteurs et Facteurs xes et aléatoires La variable de réponse doit être continue Si la variable de réponse est une variable de catégorie le modèle est moins susceptible de satisfaire les hypothèses de l'analyse de décrire précisément vos données ou de permettre des prévisions utiles Si la variable de réponse contient deux catégories comme Réussite et Echec utilisez la fonction Ajuster le modèle logistique binaire Si la variable de réponse contient au moins trois catégories dont l'ordre est naturel par exemple Absolument pas d'accord Pas d'accord Sans opinion D'accord et Tout à fait d'accord utilisez la fonction Régression logistique ordinale Si la variable de réponse contient au moins trois catégories qui n'ont pas d'ordre naturel par exemple Era ure Entaille et Déchirure utilisez la fonction Régression logistique nominale Si la variable de réponse dénombre des occurrences comme le nombre de défauts utilisez la fonction Ajuster le modèle de Poisson Les données échantillons doivent être collectées dans une population normale ou l'e ectif de chaque échantillon doit être supérieur à ou Si l'e ectif d'échantillon est supérieur à ou le test fonctionne très bien avec des lois non normales et asymétriques Si l'e ectif d'échantillon est inférieur à ou les résultats peuvent être trompeurs avec des lois non normales L'e ectif d'échantillon dont vous avez réellement besoin dépend du nombre de groupes dans vos données à savoir Si vous avez entre et groupes l'e ectif d'échantillon de chaque groupe doit être d'au moins CSi vous avez entre et groupes l'e ectif d'échantillon de chaque groupe doit être d'au moins Si vous n ? êtes pas sûr que les données suivent une loi normale et que vos e ectifs d'échantillons ne sont pas conformes aux indications utilisez Test de Kruskal-Wallis Chaque observation doit être indépendante de toutes les autres Si vos observations ne sont pas indépendantes les résultats ne seront peut-être pas valides Tenez compte des points suivants pour déterminer si vos observations sont indépendantes Si une observation ne fournit aucune information sur la valeur d'une autre observation cela signi e que les observations sont indépendantes Si une observation fournit des informations sur la valeur d'une autre observation cela signi e que les observations sont dépendantes En présence d'observations dépendantes