Variable d observation

Initiation à l’analyse de variances

Lorsqu’il est nécessaire de comparer deux populations, on utilise généralement le test de Student. Mais au-delà de deux populations, c’est au test de Fisher que l’on fait appel. Dans ce test, on divise la variance S² « factorielle » par la variance S² « résiduelle ». La variance factorielle correspond à la dispersion obtenue en faisant varier le facteur étudié (par exemple : 3 opérateurs / intersérie). La variance résiduelle correspond généralement à la dispersion des résultats obtenue sous condition de répétabilité (par exemple : 10 mesures / intrasérie). Ainsi, en faisant le rapport des deux variances (S²factorielle/S²résiduelle), on cherche à démontrer que ce rapport est :

• non significatif, ce qui indique que changer d’opérateur n’a pas plus d’impact sur le résultat que répéter dix fois la mesure ;
• significatif, ce qui indique que changer d’opérateur a un impact sur le résultat.

Dans cette fiche, on fera une présentation de divers plans d’expériences, base de l’étude, jusqu’à la réalisation d’une analyse de variances et de son interprétation.

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• Qualité et sécurité au laboratoire
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• Des bonnes pratiques en laboratoire à l’accréditation

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• Réf : dt108

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.

Observer et représenter des usages

Vous avez commencé à structurer un projet d’innovation à partir d’une idée initiale. La connaissance des usagers, ou plus largement des bénéficiaires du produit ou service que vous souhaitez développer, est absolument essentielle. Pourtant peu de porteurs de projet aujourd’hui prennent réellement le temps d’observer.

Cette fiche vous permettra de comprendre l’importance de l’observation, mais également de la représentation des usages en définissant un protocole en adéquation avec vos objectifs. Vous serez ensuite à même d’analyser les résultats et de choisir un mode de représentation adapté pour formaliser et capitaliser votre expérience, mais surtout pour mettre à jour les problèmes et les douleurs des usagers et ainsi convaincre les décideurs de la justesse de votre raisonnement.

L’observation et la représentation des usages est le troisième livrable de la méthodologie d’innovation radicale tirée par les usages, Radical Innovation Design® (RID), décrite en détail au travers de différentes fiches pratiques. Après avoir structuré le projet et défini le besoin idéal, ce livrable permet de rentrer véritablement dans les usages, problèmes et douleurs des utilisateurs ou bénéficiaires, liés aux produits et pratiques existantes. Il permet d’initier une analyse poussée des usages et des problèmes afin de mettre à jour des poches de valeurs, combinaison significative d’un problème et d’un usage non ou mal couverte par les solutions existantes.

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• Réf : dt30

Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude

Loi d’un phénomène

Les laboratoires de mesure sont soumis, comme tous les industriels, à des phénomènes de type prévisible et/ou aléatoire. La statistique offre des possibilités pour décrire et exploiter ces phénomènes.

Cette fiche permet de faire un premier pas dans l’univers des phénomènes aléatoires qui sont à la base de l’évaluation des incertitudes de mesure et de l’estimation des risques liés à une déclaration de conformité. En ce sens, elle est essentielle à la bonne compréhension des fiches suivantes de cette série mais aussi d’un grand nombre de fiches « métier » de ce dossier pratique. Que ce soit dans le domaine des incertitudes de mesure, de la validation de méthodes, des périodicités d’étalonnage, de la surveillance des processus de mesure, la statistique est au cœur des pratiques du métrologue.

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• Réf : dt108

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