Représenter graphiquement des groupes de données numériques par leurs quartiles.
- Méthodologies : Ingénierie, Conception de Produits, Gestion de projet
Diagramme en boîte

Diagramme en boîte
- Amélioration des processus, Optimisation des processus, Assurance qualité, Contrôle de qualité, Statistical Analysis, Contrôle statistique des processus (CSP)
Objectif :
Comment il est utilisé :
- Une manière standardisée d'afficher la distribution des données basée sur un résumé en cinq nombres : minimum, premier quartile (Q1), médiane (Q2), troisième quartile (Q3) et maximum. Il peut également montrer les valeurs aberrantes.
Avantages
- Fournit un résumé concis de la distribution et de la variabilité des données ; Utile pour comparer les distributions entre plusieurs groupes ; Efficace pour identifier les valeurs aberrantes.
Inconvénients
- Ne montre pas la forme détaillée de la distribution (par exemple, modalité ou points de données spécifiques au-delà des valeurs aberrantes) ; Peut être trompeur pour les petits ensembles de données ; Ne convient pas pour les données catégorielles.
Catégories :
- Ingénierie, Résolution de problèmes, Qualité
Idéal pour :
- Résumé visuel et comparaison de la distribution, de la tendance centrale et de la dispersion d'ensembles de données numériques, en particulier pour l'identification des valeurs aberrantes.
Les diagrammes en boîte constituent un outil précieux dans divers secteurs tels que la santé, la fabrication et la finance, en particulier lors de la phase d'analyse exploratoire des données dans le cadre du développement de produits et des processus de contrôle de la qualité. Ils permettent aux équipes de visualiser rapidement la distribution des indicateurs clés de performance, des mesures de la santé des patients, des rendements de production ou des chiffres financiers à travers différents segments, facilitant ainsi la comparaison entre variantes de produitsLes diagrammes en boîte peuvent être utilisés pour analyser les données relatives aux réactions des utilisateurs, aux traitements ou aux portefeuilles d'investissement. Lors de la conception d'un nouveau produit, les ingénieurs peuvent utiliser des diagrammes en boîte pour analyser les données relatives aux commentaires des utilisateurs, en identifiant les caractéristiques qui répondent systématiquement aux attentes des utilisateurs ou les dépassent, tout en mettant en évidence les réponses aberrantes qui peuvent nécessiter des recherches plus approfondies. Les concepteurs de produits, les scientifiques des données, les experts en assurance qualité et les parties prenantes qui contribuent à une compréhension globale de la variabilité et des tendances de l'ensemble des données participent généralement à l'analyse. Cette méthodologie permet de prendre des décisions éclairées en encapsulant visuellement des statistiques sommaires qui conduisent à des itérations de conception ou à des stratégies d'amélioration, améliorant ainsi les résultats des produits et la satisfaction des clients. La capacité du diagramme en boîte à mettre en évidence les valeurs aberrantes permet aux équipes d'aborder les comportements ou les résultats anormaux, en informant les évaluations des risques et les plans d'atténuation tout au long des phases du projet, de l'idéation aux tests, garantissant ainsi la robustesse de la conception et de la fonctionnalité.
Principales étapes de cette méthodologie
- Calculer la valeur minimale de l'ensemble de données.
- Déterminez le premier quartile (Q1) en trouvant la médiane de la moitié inférieure des données.
- Identifiez la médiane (Q2) de l'ensemble des données.
- Trouvez le troisième quartile (Q3) en calculant la médiane de la moitié supérieure des données.
- Calculer la valeur maximale de l'ensemble de données.
- Déterminez l'intervalle interquartile (IQR) en soustrayant Q1 de Q3.
- Identifiez les valeurs aberrantes en calculant les valeurs supérieures à 1,5 fois l'IQR au-dessus de Q3 et au-dessous de Q1.
- Affichez le résumé en cinq nombres sur un diagramme en boîte avec des moustaches s'étendant aux valeurs minimales et maximales.
- Marquez en conséquence toute valeur aberrante identifiée sur le diagramme en boîte.
- Comparer les diagrammes en boîte de plusieurs ensembles de données pour analyser les différences de distribution et de variabilité.
Conseils de pro
- Incorporer les diagrammes en boîte dans l'analyse exploratoire des données pour comprendre les distributions initiales des données avant de procéder à une modélisation statistique approfondie.
- Combinez les Box Plots avec d'autres visualisations, telles que les histogrammes ou les diagrammes de densité, pour une interprétation plus nuancée de la dispersion des données et de l'asymétrie potentielle.
- Utiliser des outils interactifs de visualisation des données qui améliorent les diagrammes en boîte, permettant des ajustements en temps réel pour comprendre l'impact des différents segments de données sur la distribution globale.
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Vos commentaires sur cette méthodologie ou des informations supplémentaires sont les bienvenus sur le site web de la Commission européenne. section des commentaires ci-dessous ↓ , ainsi que toute idée ou lien en rapport avec l'ingénierie.
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