Pour vérifier si deux groupes ou plus ont la même médiane.
- Méthodologies : Ergonomie, Ressources humaines, Gestion des risques
Test de la médiane de Mood

Test de la médiane de Mood
- Analyse de la variance (ANOVA), Amélioration continue, Contrôle non destructif (CND), Amélioration des processus, Optimisation des processus, Assurance qualité, Contrôle de qualité, Statistical Analysis, Tests statistiques
Objectif :
Comment il est utilisé :
- Une méthode non paramétrique test statistique qui est utilisée pour comparer les médianes de deux ou plusieurs groupes indépendants. Il s'agit d'une alternative à la méthode des ANOVA lorsque l'hypothèse de normalité n'est pas respectée.
Avantages
- Peut être utilisé avec des données non normales ; Robuste aux valeurs aberrantes.
Inconvénients
- Moins puissant que les tests paramétriques lorsque les données sont normalement distribuées ; ne teste que les différences au niveau de la médiane et non de la moyenne.
Catégories :
- Résolution de problèmes, Qualité
Idéal pour :
- Comparaison des médianes de deux groupes ou plus, par exemple les performances de deux processus de fabrication différents.
Le test de la médiane de Mood est particulièrement utile dans des domaines tels que la conception de produits et l'ingénierie, où il est impératif de déterminer l'efficacité de différentes approches, matériaux ou processus ; il peut être utilisé efficacement au cours de la phase d'évaluation des prototypes de conception ou des phases de test des méthodologies de fabrication. Les industries telles que l'industrie pharmaceutique, les biens de consommation et l'industrie automobile ont souvent recours à ce test pour évaluer les résultats de différents groupes, par exemple pour tester la durabilité d'un nouveau matériau composite par rapport à un matériau existant ou pour comparer les notes attribuées par les consommateurs à différentes conceptions de produits. Il est conçu pour répondre aux situations où les distributions de données ne sont pas conformes à la normalité, ce qui en fait un outil précieux pour les équipes qui analysent les mesures de production ou les commentaires des clients susceptibles de présenter des distributions asymétriques ou de contenir des valeurs aberrantes significatives. Les initiatives impliquant cette méthodologie comprennent généralement des équipes interfonctionnelles composées de concepteurs de produits, d'ingénieurs, de spécialistes de l'assurance qualité et de statisticiens qui collaborent pour tirer des conclusions significatives des données recueillies. La capacité de chaque groupe à interpréter les résultats peut conduire à une prise de décision éclairée, ce qui a un impact sur l'amélioration des produits, l'optimisation des processus et l'alignement des résultats sur les attentes des consommateurs. La robustesse du Mood's Median Test permet de s'assurer que les conclusions tirées reflètent les différences réelles entre les médianes plutôt que les anomalies causées par la distribution des données ou les valeurs aberrantes, reliant ainsi directement l'analyse statistique aux applications et améliorations du monde réel.
Principales étapes de cette méthodologie
- Classer toutes les données de tous les groupes ensemble, en attribuant des rangs moyens pour les valeurs ex æquo.
- Calculer la somme des rangs pour chaque groupe.
- Déterminez la statistique de test appropriée, qui est la plus petite des sommes des rangs.
- Identifier la distribution de la statistique de test sous l'hypothèse nulle.
- Calculez la valeur p sur la base de la statistique de test et de la distribution nulle.
- Comparez la valeur p au seuil de signification pour prendre une décision concernant l'hypothèse nulle.
Conseils de pro
- Validez l'indépendance de vos groupes pour vous assurer que les hypothèses du test de la médiane de Mood se vérifient, car la dépendance peut fausser les comparaisons de médianes.
- Envisagez des techniques de bootstrapping pour améliorer la robustesse de vos estimations médianes, en particulier pour les échantillons de petite taille.
- Utiliser des représentations graphiques, telles que des diagrammes en boîte, pour accompagner les résultats médians des tests afin de communiquer plus clairement les différences et la variabilité entre les groupes.
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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.
Contexte historique
1780
1827
1848
1850
1854
1895
1914
1758
1822
1828
1850
1854
1854
1911
1928
(si la date est inconnue ou n'est pas pertinente, par exemple "mécanique des fluides", une estimation arrondie de son émergence notable est fournie)
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