Ceci est le quatrième article d'une série qui montre comment nous avons mené une étude observationnelle sur les températures dans les bureaux, de la conception à la réalisation, en passant par l'analyse et la visualisation. Voir Partie I , deuxieme PARTIE et Partie III .
Les articles précédents de cette série traitaient de la conception et de la réalisation d’une étude d’observation sur les facteurs qui influent sur la température du bureau. Dans la troisième partie, vous avez eu un aperçu des nouvelles fonctionnalités de Graph Builder et nous avons vu quels étaient les facteurs importants pour déterminer la température dans les bureaux. Nous examinons aujourd'hui certains des facteurs considérés comme significatifs par le modèle.
Une des questions que je me suis posée dans cette étude était la suivante: les thermomètres seraient-ils suffisamment similaires? Le modèle que nous avons vu dans la partie III indique thermomètre était un facteur important. Comment les thermomètres diffèrent-ils? Dans le graphique ci-dessous, nous avons utilisé la plate-forme Variabilité de JMP pour créer une visualisation de thermomètre par Fahrenheit . Ceci est un tableau simple montrant tous les points de données et classés par thermomètre. Il semble que T5 pourrait mesurer plus haut que les autres. Les écarts types sont également indiqués et T5 présente clairement la plus grande variabilité.
Le test d’hétérogénéité de la variance ci-après, une nouvelle fonctionnalité de JMP 9 , montre également clairement que quelque chose se passe avec T5. L'écart-type est plus élevé que prévu, par rapport aux autres thermomètres.
Nous aimerions savoir ce qui se passe avec T5. Est-ce vraiment mesurer plus haut? La gamme de T5 est-elle trop large? Pour une réponse partielle, nous calculons les moyennes de moindres carrés disponibles dans la plateforme Fit Model. Ici aussi, il semble que T5 mesure plus haut. Nous pouvons également comparer les moyennes à l'aide de Student et observer le rapport Connecting Letters, qui confirme que T5 mesure beaucoup plus que tous les autres thermomètres.
T4 mesure également plus bas que les autres thermomètres. Les thermomètres restants (dans le groupe 
ne sont pas significativement différents les uns des autres. Qu'est-ce que ça veut dire? Si nous devions répéter cette expérience, nous effectuerions probablement des tests supplémentaires sur les thermomètres et n'utiliserions que ceux dont les mesures étaient similaires.
Dans notre modèle de température de bureau, bénévole était un autre facteur qui était significatif. Vous préféreriez que les thermomètres et les volontaires soient homogènes, mais dans la réalité, ce n'est souvent pas le cas. De nouveau, nous nous tournons vers le tracé des moyennes LS pour comparer les mesures pour chaque bénévole . Dans le graphique ci-dessous, nous constatons deux anomalies évidentes avec les mesures Volunteer C et Volunteer V - C beaucoup plus élevées que tout le monde, alors que les lectures de V sont beaucoup plus basses. Cela peut indiquer que le volontaire C n’a peut-être pas fait attention au capteur de thermomètre ou que le volontaire V se trouvait directement sous un évent. Le graphique indique que les mesures prises par ces deux volontaires sont différentes.
Dans le prochain post, nous examinerons le facteur type d'espace et explorez ses effets sur la température de bureau. Nous allons également examiner spécifiquement mon bureau et déterminer si c'est vraiment le bureau le plus froid de tous!
De quelle autre manière pourrions-nous analyser les données?
