Le Diagramme De Corrélation

∑ (xi − md ) = Q3 − Q1 Généralités Statistiques descriptives à une variable Statistiques descriptives à 2 variables Représentation graphique Objectif : comparer à une distribution (très souvent normale). Boite à moustaches Diagramme Q-Q Généralités Statistiques descriptives à une variable Statistiques descriptives à 2 variables Résumé d'une variable qualitative Pour chaque modalité : Eectif : e nombre d'individus présentant la modalité i . Pourcentage : p = i

feuilles de relevés 9 2.1.2 Les fonctions des feuilles de relevés 10 2.1.3 Exemple : la feuille de relevé de la cause des défauts 10 2.2 Le diagramme de Pareto 10 2.3 L’histogrammes des fréquences 11 2.4 Les diagrammes de dispersion ou de corrélation 12 2.5 Le diagramme d’Ishikawa 13 2.5.1 Création d’un diagramme cause-et-effet 13 2.5.2 Utilisation d’un diagramme d’Ishikawa 14 3 Les techniques qualité : « Quality Function Deployment » 15 4 Les méthodes qualité : les cercles de qualité 16

............................................................................... 10 3.4 ACP de la matrice des covariances ............................................................................................. 11 3.5 ACP de la matrice des corrélations ............................................................................................. 11 3.5.1 Cas particulier de l'ACP avec 2 variables ............................................................................. 12 3.6 Exemples d'application

CORRECTIONStatistiques descriptives1a) Calcul des mesuresb) Interprétations/8/22Diagramme à bandes/43Diagramme circulaire/44a) Calcul des mesuresb) Commentaire/4/15a) Calcul des fréquences du tableau à double entréeb) Commentaire sur le tableauc) Diagramme à bandes chevauchées/3/2/2Corrélation et régression6a) Calcul de la corrélationb) Interprétation/1/17a) Identification de la variable dépendanteb) Calcul la droite de régression et du coefficient de déterminationc) Interprétations/1/4/3Total/40FICHIER

les données concernant les causes et celles correspondant aux effets (taux de défectueux, rebuts…) de façon à mettre en lumière leurs relations. Ces données sont ensuite analysées par les moyens de stratification des facteurs de cause ou par des diagrammes de dispersion. Dans les cas simples, les données qui correspondent entre elles peuvent être directement exploitées à partir de la feuille de contrôle. Equipement opérateurs Lundi Mardi Mercredi AM PM AM PM AM PM machine 1 A

précipitamment, avec résultats ponctuels, mais aussi souvent de façon inconsidérée ; seules cartes permettent d’adapter intensité des corrections à apporter pour corriger dérives juste ce qu’il faut. 7 MAITRISE STATISTIQUE DES PROCEDES PROCESSUS : DIAGRAMME DE PARETO MAITRISE PROCESSUS ⇒ minimum de connaissances sur : paramètres majeurs qui conditionnent qualité du produit, sécurité des hommes et du matériel, caractéristiques majeures du produit, savoir sur quoi agir et de combien si paramètres ou caractéristiques

e) Représentation d’une série : Diagramme en boîte Ce type de diagramme est aussi appelé diagramme de Tuckey, boîte à moustaches ou boîte à pattes. Il utilise le 1er et le 3ème quartile, les valeurs extrêmes, le 1er et le 9ème décile et la médiane d’une série. Ces diagrammes s’utilisent pour représenter une série de taille importante où les valeurs extrêmes ne sont pas essentielles. Elles mettent en valeur l’irrégularité d’une répartition. Diagramme simple avec quartiles On parle de « boîte

Interprétation : • Puisque la moyenne est différente de la médiane on peut affirmer qu’il existe une asymétrie dans cette distribution. • Le 1er et le 3ème quartile servent au traçage du diagramme en boite (box-plot). ➢ Paramètres de dispersion : |Minimum |13962,0 | |Maximum |35068,0

est intéressant pour l’étude des problèmes liés à la qualité car la plus grande partie du coût de la non-qualité d’une entreprise s’explique généralement par un petit nombre de causes spéciales. -Tracé du diagramme de Pareto (cf. annexe 1, graphique 5.4) : Le diagramme de Pareto est une représentation graphique de données dont le but est d’aider un groupe de travail à fixer les problèmes prioritaires. Les classes d’objets à étudier sont indiquées le long de l’axe vertical. Elles sont

Dépouillement du questionnaire et analyse des informations • D’abord, le plus simple : on observe une seule variable sur l’ensemble de la population. Si elle est nominale, on se contente d’un tri à plat (pourcentages, représentés le plus souvent par un diagramme circulaire) et si elle est numérique, on présente une moyenne, une médiane, voire un écart-type ou un décilage. Il s’agit alors de statistiques descriptives. Dépouillement du questionnaire et analyse des informations • Ensuite, supposons qu’on