Comment comparer statistiquement une évolution entre deux courbes avec l’évolution entre deux autres courbes.J'ai deux magasins. chaque magasin envoie une notification lorsqu'il effectue une vente. La notification précise combien d'articles spécifiques ont été vendus.
Certains jours aucune notification, d'autres jours plusieurs. Par exemple, le magasin A envoie 45 notifications sur un total de 78 articles pour janvier 2019, contre 40 notifications sur un total de 68 articles pour janvier 2020.
Je reçois un rapport mensuel des notifications. J'ai créé une colonne avec les ventes cumulées de l'article tout au long de l'année.
Je compare les ventes cumulées de l'article sur les années 2019 et 2020. Je constate une nette diminution des ventes cumulées au cours de l'année 2020 à cause du covid. Je voudrais maintenant comparer les deux magasins concernant la baisse des ventes liée au COVID en 2020 (par rapport à 2019). Par exemple, le MAGASIN A a enregistré une baisse de 11 % des ventes totales de l'article pour 2020, par rapport à 2019, tandis que le magasin B n'a enregistré qu'une baisse de 6 %.
J'aimerais un test statistique pour comparer la diminution. le problème est que le nombre de notifications est différent entre les mois et les années pour un même magasin, et entre les magasins pour la même période.
Comment puis-je tester si Covid a eu un impact différent sur les deux magasins ?
Modélisation statistique avancéeÉtudes de consommation et de marchéOrganisation du contenuMélange et nettoyage des donnéesPersonnalisation de masseles fenêtresRe : Comment comparer statistiquement un changement entre deux courbes avec le changement entre deux autres courbes.Merci à vous deux. J'apprendrai vos réponses et je reviendrai vers vous si nécessaire.
Re : Comment comparer statistiquement un changement entre deux courbes avec le changement entre deux autres courbes.Si l'intérêt est de comparer la diminution des ventes annuelles totales, je suis d'accord avec @dale_lehman que vous l'avez déjà fait en utilisant le graphique.
Mais vous pouvez émettre d’autres hypothèses. Vous avez évoqué : plusieurs notifications, plusieurs articles et "le nombre de notifications est différent entre les mois et les années pour un même magasin, et entre les magasins pour la même période". Ainsi, par exemple, la diminution des ventes annuelles totales d'articles individuels est-elle comparable à celle des ventes d'un magasin dans son ensemble ? Les ventes d'articles individuels au sein/entre les magasins sont-elles affectées de la même manière ou différemment ? Vous pouvez ensuite calculer les quantités au niveau de chaque article et comparer ces quantités.
Ce qui m'intéresse dans l'intrigue, c'est qu'un modèle de processus de Poisson homogène (HPP) pourrait être approprié. Vous avez tiré des quantités cumulées, mais vous avez mentionné "le nombre de notifications est différent entre les mois et les années pour un même magasin, et entre les magasins pour la même période".
Même si le nombre de notifications est irrégulier, les quantités cumulées semblent droites pour 2019 et linéaires par morceaux pour 2020. Cela me laisse penser qu’un modèle HPP est un bon candidat pour 2019. Et vous pouvez comparer les taux de récurrence (un indicateur des ventes mensuelles) entre les magasins.
Pendant ce temps, les courbes pour 2020 sont plus intéressantes pour moi, même si elles ne sont pas droites pour toute l'année, elles me semblent linéaires par morceaux, et je les marque à l'aide de chiffres dans la capture d'écran suivante. Maintenant, en y regardant de plus près, la période 1 présente une légère hausse par rapport à la même période de 2019, ce qui signifie un taux de récidive plus élevé par rapport à la même période de 2019. C’est une hypothèse possible à tester. Ensuite, la période 3 présente une légère différence (par opposition à complètement parallèle) par rapport à la même période de 2019, ce qui signifie un taux de récidive plus faible par rapport à la même période de 2019. Autre hypothèse. Sans aucun doute, la période 2 indique que le magasin A a failli fermer ses portes. Examinons maintenant la période 4, qui peut suggérer une hypothèse selon laquelle le magasin B a démarré 2020 avec les mêmes performances de ventes qu'en 2019. La période 5 suggère un impact, mais pas aussi grave que ce qui est arrivé au magasin A. Autre hypothèse. Période 6, je constate une légère hausse par rapport à la même période en 2019 pour le magasin B (plus tard en 2020, le magasin B faisait mieux qu'à la même période en 2019), même très légèrement, mais cela suggère également une hypothèse. Pour installer HPP, vous devez utiliser Récurrence plate-forme.
Re : Comment comparer statistiquement un changement entre deux courbes avec le changement entre deux autres courbes.Ma première réaction est que vous l'avez déjà fait.Les graphiques suggèrent certainement une différence dans la façon dont la COVID a affecté les ventes dans les deux magasins.Effectuer un test statistique n’ajouterait pas grand-chose à ces graphiques, à mon avis.Bien entendu, le test n’est pas dénué de sens puisque l’on souhaite savoir si les différentes trajectoires ne sont pas de simples variations aléatoires.Ici, je trouve les graphiques un peu étranges.Je soupçonne que les lignes de 2019 sont des relations ajustées – je doute que les données soient parfaitement linéaires.Donc, c'est vraiment la variabilité de fond des points autour des lignes qui est une mesure de variation aléatoire, et quel que soit le test que vous ferez, il s'agira de comparer les différentes baisses de ventes avec cette variabilité.Je soupçonne qu'il existe plusieurs façons de procéder.L'une des solutions que j'essaierais serait d'adapter un modèle de série chronologique aux données de 2019 (et plus en arrière si possible, en particulier s'il y a une saisonnalité dans les données), puis de voir où se situe 2020 par rapport à un intervalle de prévision.Les données de chaque magasin devraient produire une mesure probabiliste de la probabilité que la baisse des ventes soit simplement due à une variation aléatoire plutôt qu'à un effet COVID.Vous pouvez comparer ces mesures probabilistes pour les deux magasins.
Je suis presque sûr que d'autres personnes peuvent suggérer des "tests" à effectuer - mais ma propre tendance est que les graphiques peuvent être suffisants pour votre question - une fois que vous y avez ajouté les points de données réels.Si les données réelles tombent directement sur les lignes de vos graphiques, alors je pense que l'image répond à votre question sans qu'il soit nécessaire de procéder à un test.
