Lorsque vous travaillez sur l'analyse des données, vous constaterez rapidement la nécessité de reconnaître les relations entre différentes variables. Dans ce tutoriel, je vais vous montrer comment effectuer une analyse de contingence dans Excel pour quantifier la relation entre deux variables nominales. Nous utiliserons un exemple pratique de l'industrie des équipementiers automobiles pour comprendre comment tirer des informations précieuses des données.
Principales découvertes
- L'analyse de contingence permet d'étudier les liens entre deux variables nominales.
- Le coefficient de contingence quantifie la force de la relation.
- Un tableau croisé dynamique dans Excel est un outil essentiel pour l'analyse.
Guide étape par étape pour l'analyse de contingence
Étape 1 : Préparer les données
Avant de commencer l'analyse de contingence dans Excel, assurez-vous que les données avec lesquelles vous travaillez sont correctement préparées. Supprimez tous les filtres pour garantir une vue complète des données.
Créez une vue d'ensemble comprenant le responsable de la production et les informations sur les rebuts en tant que données nominales. Dans notre cas, nous nous concentrons sur les responsables de l'équipe A, B et C, en excluant tous les autres représentants.
Étape 2 : Créer un tableau croisé dynamique
Pour effectuer l'analyse de contingence, vous devez créer une distribution de fréquence bidimensionnelle montrant combien de fois chaque combinaison de responsable de la production et de rebut se produit. Allez dans la barre de menu, sélectionnez "Insertion" et choisissez "Tableau croisé dynamique".
Sélectionnez la plage de données pertinente et confirmez que les en-têtes sont correctement identifiés. Votre tableau croisé dynamique est maintenant créé et vous pouvez comparer les champs pour le responsable de la production et les rebuts.
Étape 3 : Analyser les fréquences
Après avoir créé votre tableau croisé dynamique, vous pouvez déterminer les fréquences absolues. Placez les caractéristiques dans les lignes et colonnes du tableau croisé dynamique. Cela vous montrera combien de rebuts sont produits par responsable d'équipe.
Examinez le tableau croisé dynamique et analysez les résultats. Notez en particulier la distribution des variables pour déterminer lequel des responsables d'équipe est le plus ou le moins susceptible de produire des rebuts.
Étape 4 : Calculer les fréquences attendues
Pour calculer le coefficient de contingence, vous devez déterminer les fréquences absolues attendues. La formule générale est : (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), où (R) représente la fréquence marginale des lignes et (C) la fréquence marginale des colonnes.
Appliquez ce calcul aux valeurs de votre tableau croisé dynamique. Assurez-vous de créer un tableau séparé pour les fréquences attendues afin de garder les analyses claires.
Étape 5 : Calculer la valeur du Chi-deux
Calculez maintenant la valeur du Chi-deux pour quantifier la relation entre les variables de manière quantitative. La formule est :
[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]
Ici, (O) est la fréquence observée et (E) est la fréquence attendue.
Calculer les différences entre les fréquences observées et attendues et les mettre au carré.
Étape 6 : Calculer les coefficients de contingence
La dernière étape consiste à calculer le coefficient de contingence. La formule de calcul est la suivante :
[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]
Utilisez la valeur du chi carré calculée précédemment et le nombre total d'observations (N).
Après avoir calculé le coefficient de contingence, vous pouvez interpréter le résultat. Notre analyse nous a montré qu'un coefficient de contingence de 0,077 indique une faible relation entre les variables.
Étape 7 : Interprétation des résultats
Les dernières étapes de votre analyse consistent à interpréter les résultats. Un coefficient de contingence proche de 0 indique qu'il y a peu de relation entre les variables. Une valeur de 0,08 suggère que le chef de production n'a pas d'influence significative sur l'apparition de rebuts.
Résumé
Dans ce tutoriel, vous avez appris à effectuer une analyse de contingence dans Excel pour détecter les relations entre des variables nominales. Vous avez appris comment préparer vos données, créer un tableau croisé dynamique et effectuer les calculs nécessaires pour le coefficient de contingence.
Questions fréquemment posées
Comment gérer un volume de données élevé?Lorsque vous travaillez avec de nombreuses catégories, classez les données en groupes pour simplifier l'analyse.
Puis-je effectuer une analyse de contingence dans d'autres outils logiciels?Oui, les principes de base de l'analyse de contingence sont applicables dans de nombreux logiciels statistiques et langages de programmation, même si les étapes peuvent varier.
Quelles variables sont adaptées pour l'analyse de contingence?Les variables nominales sont idéales pour ce type d'analyse car elles n'ont pas de classement.
Comment interpréter le coefficient de contingence?Une valeur entre 0 et 0,3 indique une faible corrélation, entre 0,3 et 0,6 une corrélation modérée, et au-dessus de 0,6 une corrélation forte.
