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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cette vidéo, vous apprenez à construire un intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne à l'aide des données d'impureté.
Pour ce faire, nous utilisons la plateforme Distribution du menu Analyser. Nous sélectionnons Impurity comme Y, Column et cliquons sur OK.
Un intervalle de confiance de 95 % est fourni, par défaut, dans le tableau Statistiques récapitulatives. Ceci est rapporté comme Moyenne supérieure à 95 % et Moyenne inférieure à 95 %.
Comment interprétez-vous cet intervalle de confiance ? Sur la base de cet échantillon de 100 observations, vous êtes sûr à 95 % que la véritable moyenne de la population d'impuretés se situe entre 5,82 et 6,42.
Vous souhaiterez peut-être calculer un intervalle de confiance à l'aide d'un niveau de confiance différent.
Si vous êtes prêt à accepter plus de risque que votre intervalle de confiance ne capture pas la vraie moyenne, vous pouvez utiliser un niveau de confiance de 90 %. Si vous êtes prêt à accepter moins de risque que votre intervalle de confiance ne corresponde pas à la vraie moyenne, vous pouvez utiliser un niveau de confiance de 99 %.
Vous pouvez sélectionner différents niveaux de confiance dans le triangle rouge de la variable, sous Intervalle de confiance.
Pour l'illustration, nous calculons à la fois un intervalle de confiance à 90 % et un intervalle de confiance à 99 %.
Cela produit des intervalles de confiance, au niveau de confiance spécifié, à la fois pour la moyenne et l'écart type.
Comme vous pouvez le voir, l'intervalle de 90 % pour la moyenne est plus étroit que l'intervalle de 99 %. Cependant, cet intervalle plus étroit s'accompagne d'un plus grand risque de ne pas capturer la vraie moyenne.
