Les commandes de l’application, les identifiants des feuilles de données et les valeurs des données d’exemple conservent leur forme d’origine. Les captures d’écran, graphiques et fichiers à télécharger sont en anglais. Les exemples conservent les conventions numériques anglaises : point décimal et virgule de séparation des milliers.
Exemple : lots de séchage
L’exemple enregistre 72 lots de séchage avec des mesures de masse, d’humidité d’entrée, de température ambiante et d’électricité. La masse est en kg, l’humidité en pourcentage sur base humide, la température en °C et l’électricité en kWh.
Télécharger les données d’exemple (CSV en anglais)C’est le même exemple que dans Help. Le CSV contient les observations à importer.
1. Créer l’analyse
Dans la barre latérale, ouvrez Plots et créez une analyse. Nommez-la, sélectionnez New blank worksheet, puis choisissez Create analysis.
2. Importer les données
Dans Worksheet, choisissez Import. Sélectionnez le CSV téléchargé ou collez son contenu. Réglez le délimiteur sur Comma, utilisez Decimal dot et cochez First row contains column names. Prévisualisez l’importation, puis choisissez Import into worksheet.
3. Affecter les colonnes d’entrée
Dans Inputs, choisissez Correlation matrix / heatmap dans Chart type. Ouvrez le sélecteur de colonnes pour Variables.
Sélectionnez batch_mass_kg, inlet_moisture_pct, ambient_temperature_c et electricity_kwh, dans cet ordre. Utilisez les flèches vers le haut et le bas pour corriger l’ordre si nécessaire. Ne sélectionnez pas batch_id.
4. Régler les options du graphique
Dans Statistics, choisissez Pearson pour Correlation method. Le calcul utilise les lignes complètes sur les quatre variables sélectionnées.
Ouvrez Labels et saisissez Summarize drying-variable relationships dans Chart title.
5. Créer le graphique
Choisissez Create chart, puis ouvrez Results. Vérifiez Data used avant de comparer le graphique à ce guide. Toutes les lignes enregistrées de la feuille participent à l’analyse ; le tri ou le filtrage de la feuille ne modifie pas l’échantillon analysé.
6. Interpréter les résultats
Lire un coefficient
Repérez l’intersection de deux variables. Un coefficient de Pearson va de −1 à +1 : le signe donne le sens et les valeurs proches de l’une ou l’autre extrémité indiquent une association linéaire plus forte. La diagonale vaut 1 et les deux moitiés répètent les mêmes paires.
Corrélations de Pearson de quatre mesures sur les mêmes 72 lots de séchage complets. Voir le graphique en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet) Comparer les relations avec l’électricité
La masse et l’électricité ont ici la plus forte association observée par paire, r≈0.85. L’électricité a des corrélations plus faibles avec l’humidité d’entrée, environ +0.19, et la température ambiante, environ −0.13. Tous les coefficients utilisent les mêmes 72 lots complets ; le tableau conserve toute la précision affichée.
Vérifier aussi la forme
Un faible coefficient peut masquer une structure courbe. Il s’agit de corrélations séparées par paires ; une corrélation faible ne montre pas que la variable est sans importance lorsque plusieurs prédicteurs sont considérés ensemble.
Choisir l’analyse suivante
Examinez la matrice de nuages de points et les relevés des lots pour repérer des combinaisons inhabituelles. Utilisez la régression pour considérer les prédicteurs ensemble. La corrélation seule n’établit pas de cause.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Données utilisées
La feuille comporte 72 lignes ; les observations admissibles pour l’ensemble des séries sont 72 et les observations exclues sont 0. Toutes les lignes d’origine sont utilisées. Vérifiez ces effectifs et conservez les affectations de colonnes de l’exemple pour comparer les exécutions. Le tri et les filtres de la feuille ne modifient pas l’échantillon analysé.
Toutes les lignes enregistrées sont considérées dans l’ordre d’origine. Le tri et les filtres de la feuille ne modifient pas l’échantillon analysé.
| Lignes de la feuille de données | Observations admissibles pour l’ensemble des séries | Observations exclues |
|---|---|---|
| 72 | 72 | 0 |
Coefficients de Pearson
Lisez le coefficient à l’intersection d’une variable de ligne et d’une variable de colonne. Toutes les paires utilisent les mêmes 72 lots complets. La diagonale vaut 1 et les moitiés opposées répètent les mêmes paires. Les coefficients décrivent des associations linéaires séparées ; ils ne comportent pas d’ajustement sur les autres prédicteurs.
| Variable | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| batch_mass_kg | 1 | -0.201984 | 0.0442099 | 0.850257 |
| inlet_moisture_pct | -0.201984 | 1 | 0.0201252 | 0.190834 |
| ambient_temperature_c | 0.0442099 | 0.0201252 | 1 | -0.134981 |
| electricity_kwh | 0.850257 | 0.190834 | -0.134981 | 1 |
Observations complètes
Chaque ligne donne sa ligne d’origine dans la feuille et les quatre mesures alignées. Les unités sont kg, pourcentage sur base humide, °C et kWh. Ces 72 lignes complètes forment l’échantillon commun. Conservez toutes les colonnes ensemble pour vérifier un lot inhabituel.
| Ligne de la feuille | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 99.8 | 9.6 | 15.4 | 73.02 |
| 2 | 188.3 | 11.45 | 16.2 | 109.31 |
| 3 | 97.4 | 12.19 | 24.9 | 76.87 |
| 4 | 111.3 | 8.46 | 21.1 | 77.35 |
| 5 | 217.1 | 6.35 | 26.1 | 98.12 |
| 6 | 132.1 | 13.29 | 18.5 | 87.75 |
| 7 | 84.1 | 7.84 | 22 | 70.39 |
| 8 | 187.9 | 9.98 | 17.2 | 113.74 |
| 9 | 98.9 | 10.49 | 21.4 | 75.35 |
| 10 | 187.3 | 7.79 | 18.3 | 106.9 |
| 11 | 185.4 | 8.02 | 21.3 | 99.69 |
| 12 | 208.5 | 9.37 | 27.7 | 104.56 |
| 13 | 157.9 | 10.88 | 22.6 | 95.97 |
| 14 | 109.4 | 12.37 | 18.4 | 78.58 |
| 15 | 141 | 8.96 | 27.9 | 70.91 |
| 16 | 92.1 | 11.93 | 15.2 | 83.65 |
| 17 | 135.5 | 11.12 | 26.2 | 78.93 |
| 18 | 136.1 | 13.47 | 23.1 | 95.62 |
| 19 | 165.8 | 8.89 | 25.4 | 86.15 |
| 20 | 147.3 | 13.34 | 27.3 | 92.84 |
| 21 | 203.4 | 10.5 | 15.2 | 108.69 |
| 22 | 174.1 | 6.33 | 17.2 | 88.03 |
| 23 | 134.9 | 12.78 | 16.2 | 103.2 |
| 24 | 97.5 | 8.48 | 24 | 64.03 |
| 25 | 108.4 | 11.21 | 24.8 | 73.39 |
| 26 | 131.8 | 10.79 | 16.6 | 91.5 |
| 27 | 150.5 | 11.83 | 21.9 | 97.24 |
| 28 | 177 | 13.57 | 22.4 | 116.1 |
| 29 | 123.6 | 13.35 | 24.2 | 98.15 |
| 30 | 93.3 | 13.19 | 23.6 | 79.33 |
| 31 | 193.5 | 12.51 | 21.4 | 111.51 |
| 32 | 116.2 | 9.92 | 18.5 | 80.12 |
| 33 | 162.2 | 11.23 | 27.3 | 95.18 |
| 34 | 131.9 | 6.96 | 21.9 | 82.87 |
| 35 | 109 | 12.14 | 22.7 | 84.86 |
| 36 | 80.4 | 11.91 | 26.6 | 61.39 |
| 37 | 123.8 | 9.12 | 16.2 | 84.37 |
| 38 | 165.3 | 7.06 | 27.7 | 79.15 |
| 39 | 80.1 | 6.99 | 16.2 | 64.21 |
| 40 | 104.5 | 11.42 | 23.7 | 75.82 |
| 41 | 94.4 | 12.75 | 26.8 | 84.76 |
| 42 | 88.6 | 7.54 | 22.3 | 55.44 |
| 43 | 123.1 | 7.59 | 25.1 | 65.89 |
| 44 | 206.1 | 8.75 | 25.9 | 107.41 |
| 45 | 135 | 6.85 | 21.5 | 79.37 |
| 46 | 193.5 | 10.55 | 22.6 | 100.21 |
| 47 | 184.6 | 9.9 | 22.3 | 104.05 |
| 48 | 107.9 | 12.45 | 26.9 | 80.17 |
| 49 | 186.8 | 8.23 | 22.9 | 86.27 |
| 50 | 131.5 | 13.39 | 25.6 | 89.52 |
| 51 | 209.5 | 9.41 | 27.3 | 103.99 |
| 52 | 179.8 | 6.64 | 21.8 | 97.26 |
| 53 | 104.7 | 8.48 | 21.1 | 72.93 |
| 54 | 168.1 | 6.05 | 23.5 | 85.16 |
| 55 | 193.4 | 8.19 | 17.8 | 99.42 |
| 56 | 122 | 7.3 | 26.4 | 73.27 |
| 57 | 171.6 | 10.7 | 21.4 | 103.89 |
| 58 | 110.5 | 10.63 | 21.3 | 83.06 |
| 59 | 200.1 | 9.12 | 25 | 109.7 |
| 60 | 147.4 | 11.72 | 18.7 | 89.14 |
| 61 | 148.3 | 10.9 | 25.5 | 93.93 |
| 62 | 118.7 | 7.83 | 24.5 | 70.1 |
| 63 | 107.8 | 12.35 | 27.2 | 80.28 |
| 64 | 107.1 | 13.39 | 20.5 | 79.01 |
| 65 | 103.4 | 9.07 | 20.3 | 72.92 |
| 66 | 175.1 | 10.71 | 19.2 | 98.54 |
| 67 | 83.4 | 12.27 | 20.3 | 67.83 |
| 68 | 192.6 | 11.74 | 25.9 | 102.09 |
| 69 | 207.9 | 8.36 | 25.2 | 106.33 |
| 70 | 208.4 | 12.52 | 21.8 | 112.93 |
| 71 | 91.8 | 10.57 | 26.8 | 66.22 |
| 72 | 176.1 | 10.55 | 19.6 | 107.84 |
7. Créer un rapport
Conservez le graphique de l’application et Data used, avec Pearson coefficients et Complete observations. Notez les affectations de colonnes et les options du graphique. Ajoutez le contexte de l’étude et les vérifications des observations inhabituelles. Conservez les unités du graphique et les limites de l’interprétation décrites dans le guide.
Sélectionnez Add to report dans l’exécution terminée. Ouvrez Choose individual items and advanced options pour sélectionner les tableaux et graphiques, puis choisissez Add to draft. Les éléments masqués restent dans l’analyse enregistrée.
Nommez le rapport et ajoutez l’objectif de l’étude ainsi que votre interprétation. Sélectionnez Save, vérifiez Preview, puis utilisez Export → Download HTML. L’exemple ci-dessous contient l’intégralité du contenu sélectionné, y compris les résultats au-delà d’un seul écran.