Parfois, les valeurs exactes des données sont inconnues : études médicales examinant la survie des patients après une intervention, études de fiabilité des produits examinant les défaillances de produits fiables qui ne présentent pas de défaillance, ou études examinant les contaminants en dessous d'une limite de détection. Dans ces études, la simple suppression de données sans valeurs exactes ou leur substitution par des valeurs ad hoc peut conduire à des résultats erronés. Les données inexactes de ces études sont appelées données censurées ou suspendues. Grâce aux études de cas de cet atelier pratique, découvrez le fonctionnement de la censure et comment estimer les distributions avec des données censurées. Ensuite, découvrez comment JMP adapte les modèles d'analyse de la variance ou de régression pour traiter les données inexactes.
