Ce guide propose des méthodes pour évaluer l'adéquation d'une distribution normale à une variable continue. Consultez le guide « Ajustement des distributions » pour découvrir les options d'ajustement et d'évaluation de l'adéquation d'autres distributions non normales.
- À partir d'un tableau de données JMP ® ouvert, sélectionnez Analyser > Distribution .
- Sélectionnez une ou plusieurs variables continues dans Sélectionner les colonnes et cliquez sur Y, Colonnes .
- Cliquez sur D'ACCORD pour générer un histogramme (l'option « Histogramme uniquement » a été sélectionnée dans cet exemple).
Car Physical Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Données physiques du véhicule.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple)
Graphique quantile normal
Cliquez sur le triangle rouge correspondant à la variable, puis sélectionnez « Diagramme quantile normal » .
Si les données suivent plus ou moins une droite (test du stylo gras), on peut conclure qu'elles sont raisonnablement approchées par une distribution normale. Dans cet exemple, on conclurait que la distribution est approximativement normale.
Ajustement d'une distribution normale
- Sélectionnez « Ajustement continu » > « Ajuster à une loi normale » dans le triangle rouge inférieur de la variable.
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Dans le résultat obtenu, cliquez sur le triangle rouge pour la distribution normale ajustée et sélectionnez Qualité de l'ajustement .
Deux tests d'adéquation ont été réalisés pour évaluer si la distribution normale correspond bien aux données (Shapiro-Wilk et Anderson-Darling). Les deux tests présentent des valeurs p élevées, indiquant qu'il n'existe aucune preuve statistique suggérant que la distribution normale ne correspond pas bien à ces données.
Pour en savoir plus, consultez la section Analyse de base > Distributions > Options pour les variables continues > Graphique des quantiles normaux et Analyse de base > Distributions > Options pour les variables continues > Ajuster les distributions dans l'aide de JMP .
