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 : temps de lecture selon le micrologiciel
24 étiquettes, chacune évaluée une fois avec chaque version du micrologiciel : 24 lignes appariées et 48 lectures de temps. L’ordre des versions lors des lectures était équilibré et randomisé entre étiquettes.
Télécharger les données d’exemple (CSV en anglais)C’est le même exemple que dans Help. Importez le CSV pour suivre les étapes ou utilisez Open example in a practice copy dans Help pour préremplir les données d’entrée.
1. Créer l’espace de travail
Dans la barre latérale, ouvrez Basic Statistics et choisissez Means: Two-Sample (t). Créez une analyse, nommez-la, sélectionnez New blank worksheet, puis choisissez Create analysis.
2. Importer les données d’exemple
Téléchargez le CSV ci-dessus et importez-le dans la feuille de données. Choisissez Comma comme délimiteur, Dot comme séparateur décimal et First row contains column names.
3. Affecter les colonnes d’entrée
Dans Inputs, choisissez Paired samples pour Test type. Affectez original_scan_time_ms à Sample 1 et revised_scan_time_ms à Sample 2. Chaque ligne de la feuille doit contenir les deux lectures de la même étiquette. Conservez la paire ensemble lors du tri.
4. Définir le test et les graphiques
Saisissez 0.05 dans Significance level (α) et choisissez Two-sided (≠) pour Alternative hypothesis. Ouvrez Additional comparisons et laissez Include Wilcoxon signed-rank test décoché.
Ouvrez Plot options. Réglez Histogram binning sur Automatic et Histogram scale sur Frequency. Laissez Show normal curve décoché et cochez Show confidence interval for mean difference.
5. Exécuter l’analyse
Choisissez Run analysis, puis ouvrez Results.
6. Interpréter les résultats
Préciser la comparaison appariée
Les mêmes 24 étiquettes ont été testées avec les deux versions du micrologiciel. Les différences sont temps de lecture d’origine moins temps modifié. Une différence positive signifie que la version modifiée était plus rapide pour cette étiquette. Les libellés de sortie Before et After désignent les micrologiciels d’origine et modifié ; ils ne décrivent pas l’ordre chronologique des lectures.
Lire la différence moyenne et l’intervalle
La réduction moyenne est de 19.35 ms. Son intervalle à 95% est de 15.05–23.64 ms, entièrement au-dessus de zéro, avec p = 2.813 × 10⁻⁹. L’incertitude provient des 24 différences au sein des étiquettes, et non des dispersions des deux échantillons séparés.
Intervalle de confiance de la différence Voir le graphique en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet) Comparer les formes des échantillons
Les boîtes montrent la moitié centrale de chaque échantillon, avec la médiane à l’intérieur. Les moustaches et les signalements par barrières décrivent les observations, et non des limites d’acceptation. Pour un test apparié, ces boîtes séparées ne montrent pas la dispersion des différences au sein des étiquettes.
Boîtes à moustaches des échantillons Voir le graphique en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet) Lire l’histogramme
La hauteur des barres compte les mesures dans des intervalles de valeurs. Comparez la forme et la dispersion sans traiter les barres comme des limites de confiance. Pour les hypothèses du test apparié, vérifiez aussi les différences au sein des étiquettes.
Histogramme des échantillons Voir le graphique en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet) Déterminer ce que le résultat étaye
Comparez le gain moyen estimé de 15–24 ms à l’économie de temps nécessaire dans le déroulement des lectures. Confirmez-le sur des étiquettes et dans des conditions représentatives.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Test t apparié
La différence de moyenne est échantillon 1 moins échantillon 2 ; l’erreur-type mesure son incertitude. La statistique t est la différence divisée par l’erreur-type. Les degrés de liberté, alpha, l’hypothèse alternative, la méthode et le niveau de confiance documentent l’inférence. Les bornes de l’IC délimitent la différence de moyennes de population. L’incertitude appariée utilise les différences au sein des étiquettes ; le nombre de degrés de liberté est de 23.
| Statistique | Valeur |
|---|---|
| Statistique t | 9.3244 |
| Degrés de liberté | 23 |
| Valeur p | 2.81325e-9 |
| Différence de moyenne | 19.3458 |
| Erreur-type | 2.07475 |
| α | 0.05 |
| Hypothèse alternative | two-sided |
| Méthode | Test t apparié |
| Niveau de confiance (%) | 95 |
| Borne inférieure de l’IC | 15.0539 |
| Borne supérieure de l’IC | 23.6378 |
- Rejeter H₀ (μ𝑑 = 0) à α=0.05 (p=2.81e-09)
- H₀: μ𝑑 = 0
- H₁: μ𝑑 ≠ 0
Résumés des échantillons
n compte les lectures ; la moyenne, la médiane, le minimum, le maximum et l’étendue décrivent chaque échantillon. L’écart-type est la dispersion de l’échantillon, SE l’incertitude de sa moyenne et l’IQR la dispersion de la moitié centrale. Il y a 24 paires complètes. Les SE séparés des échantillons ne sont pas le SE de la différence appariée.
| Échantillon | n | Moyenne | Écart-type | SE | Médiane | Minimum | Maximum | Étendue | IQR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Before | 24 | 281.213 | 36.2839 | 7.40641 | 274.45 | 216.9 | 349.5 | 132.6 | 50.775 |
| After | 24 | 261.867 | 39.2201 | 8.00576 | 258.7 | 176.1 | 330.3 | 154.2 | 63.75 |
Coordonnées des boîtes à moustaches
Q1 et Q3 encadrent la moitié centrale, avec la médiane entre eux. L’IQR est Q3 moins Q1. Les barrières inférieure et supérieure utilisent 1.5 × IQR ; les moustaches se terminent aux observations extrêmes comprises entre les barrières. Ces coordonnées ne sont pas des limites d’acceptation.
| Échantillon | Q1 | Médiane | Q3 | IQR | Barrière inférieure | Barrière supérieure | Moustache inférieure | Moustache supérieure |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Before | 256.475 | 274.45 | 307.25 | 50.775 | 180.313 | 383.412 | 216.9 | 349.5 |
| After | 230.55 | 258.7 | 294.3 | 63.75 | 134.925 | 389.925 | 176.1 | 330.3 |
Signalements de la boîte à moustaches
Chaque ligne identifierait un échantillon, une ligne de feuille et une valeur au-delà d’une barrière. Ce tableau vide signifie qu’aucun des échantillons n’a de signalement par barrière. Un signalement appellerait une investigation, et non une suppression automatique.
| Échantillon | Ligne de la feuille | Valeur |
|---|
Aucune ligne n’a été renvoyée pour cette section.
7. Créer un rapport
Conservez Paired t-test complet, Sample summaries, les coordonnées et les signalements des boîtes à moustaches, l’intervalle de différence, les boîtes à moustaches et l’histogramme. Précisez échantillon 1 moins échantillon 2 et l’appariement par étiquette.
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.