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  1. #1
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    Par défaut Analyse de corrélation entre des variables quantitatives

    Bonjour
    Je suis nouveau sur le forum, je viens chercher votre expertise !

    Mise en contexte

    Je fabrique un matériaux à l'aide d'une machine, mais j'ai un problème de non constance au niveau de l'épaisseur et de la densité du produit. Elles varient beaucoup!

    J'ai 35 réglages sur la machine.

    J'ai procédé comme qui suis:

    Pour chacun de des réglages j'ai récupéré les 75 dernières valeurs qu'ils ont eu et j'ai également 75 donnée d'épaisseur et de densité prise au même moment.

    J'aimerais voir s'il existe une relation entre mes deux variables (épaisseur et densité) et mes 35 réglages de machine. En d'autres termes, j'ai des variations sur certain réglage et j'aimerais savoir s'ils ont un impact sur l'épaisseur et densité du produit.

    Voici mon raisonnement,
    J'ai voulu faire des graphiques de nuage de points comme première étape, mais étant donné que ça me ferais beaucoup trop de graphiques à faire et à interpréter, j'ai pensé faire autre chose.

    Ce que je sais (enfin je crois).
    Coefficient de corrélation de Pearson : bon pour analyser relation linéaire, variable quantitative.

    J'ai donc fais deux analyses de corrélation de pearson à l'aide d'un logiciel de stat (SPSS) similaire à MATHLAB.

    Selon moi

    relation entre x et y est
    parfaite si r=1
    très forte si r se situe entre 0,5 et 0,8
    moyenne si r se situe entre 0,2 et 0,5
    faible entre 0 et 0,2
    nulle r=0

    si
    p-value > 0,05 Accepte H0
    si p-value<0,05 Accepte H1

    Alors, ce que j'en déduisais était que:

    Ho= relation entre x et y est due au hasard
    H1=la relation entre x et y ne peut être attribuée au hasard, il existe donc un lien entre x et y au sein de ma population.

    La corrélation entre (SORTIE_EPURATEUR_SECOND.) et (épaisseur_mp2) est la suivante

    r 0,638 et un P-value de 0,000

    J'en déduis donc que:

    Le réglage de ma sortie d’épurateur secondaire avait une relation forte sur mon épaisseur de produit r=0,638 et que je que je rejette Ho car mon p-value<0,05. La relation n'est pas du au hasard.

    et ainsi de suite pour toute les corrélations.

    Ce que je me demande c'est si mon raisonnement est bon. Ensuite, est-ce que je pourrais faire une régression linéaire avec ceux ayant une corrélation forte pour pouvoir voir à quel proportion les varaibles X (réglages) ont un impact sur ma variable Y (épaisseur)

    refaire la même chose ensuite pour y=densité.

    Ensuite je sais que s'il existe une relation non linéaire je ne le verrai pas avec pearson, de quel manière je pourrais m'y prendre?

    un gros merci pour votre coup de main!!


  2. #2
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    Je te conseille quand même de tracer les nuages de points. 35, c'est faisable.
    Ce qui s'énonce clairement se conçoit bien ( Le hautbois)

  3. #3
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    Juste pour être sûr.
    Tu dis que tu as 35 réglages sur une machine. Ca veut dire quoi ?
    - Scénario 1 : C'est un 'potentiomère' qui peut prendre une valeur entière entre 1 et 35 ?
    - Scénario 2 : C'est un 'sélecteur' qui peut prendre 35 valeurs différentes, mais sans notion d'ordre entre ces 35 valeurs (par exemple 35 moules différents)
    - Scénario 3 : C'est 35 interrupteurs, ou 35 potentiomètres séparés.

    Je pense qu'on est dans le scénario 3, mais je n'en suis pas sûr.
    Et je pense qu'il y a ambiguïté, Je pense par exemple que Nébulix a proposé une réponse pour le scénario 1.
    N'oubliez pas le bouton Résolu si vous avez obtenu une réponse à votre question.

  4. #4
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    Je pensais à 35 potentiomètres
    Ce qui s'énonce clairement se conçoit bien ( Le hautbois)

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