Test de moyenne

Bonjour,
Au cours de mon stage je dois définir la durée de refroidissement d'un produit par exemple des pâtés cuits pour ça je mesure la durée de refroidissement de certains pâtés et j'en fait la moyenne et l'écart type. Je voulais savoir si il y avait un test me permettant de déterminer si ma moyenne estimée sur mon est échantillon est représentatif de ma population
Merci

Bonjour,

avec ces deux valeurs tu pourras obtenir un intervalle de confiance de ta moyenne. Après tu peux aussi tester ta moyenne contre une moyenne théorique. Plut tu auras de valeurs et plus a priori tu te rapprocheras de la moyenne de ta population.

micros

Bonjour,

la représentativité se joue aussi dans la façon de choisir les patés que tu vas mesurer

Bonjour,
merci de vos réponses, mes pâtés je les choisis au hasard, disons plutôt que quand un lot sort du four j'enregistre sa durée de refroidissement, si je suis là et si j'ai encore un thermomètre de libre.

Donc pour mon intervalle de confiance si je prends n'importe quel lot pâté de la population je suis sûre à 95% que ce lot refroidira en un temps inférieur à mu+2sigma?

Pour pouvoir dire ça mes données doivent suivre une loi normale non? Mais je ne comprends pas ni ne sais interpréter le test sur excel, j'ai fait un shapiro test sur R que je sais mieux interpréter mais est ce le bon?

J'ai mis en vecteur la valeur de mes enregistrements soit t<-c(143,243,348,181,235)

puis j'ai fait

shapiro.test(t)

Shapiro-Wilk normality test

data: t
W = 0.9493, p-value = 0.732

Ce qui voudrait dire que mes données suivent effectivement une loi normale.

Ensuite ma population de lot de pâtés est infinie, dois je avoir un échantillonnage minimum pour pouvoir utiliser cet intervalle de confiance?

Merci

Bonjour,

Dans mon étude, je suis amené à comparer des moyennes. Mais la distribution de ma variable n'est pas gaussienne.

En revanche quand je passe au logarithme de ma variable, cellle ci est gaussienne. Je peux donc effectué mon analyse de variance qui comparera mes moyennes.

Mon test est alors significatif, mais ai-je le droit pour autant de dire que mes deux moyennes (initiales, non transformée par le log) sont différentes?
Si non, comment dois-je procéder pour les comparer?

Merci d'avance,

J'aurai tendance à dire que tu ne peux conclure que sur ce que tu compares, c.a.d les moyennes en log. Ca n'empêche pas de dire que tes moyennes sont différentes. L'anova est surtout sensible à l'homoscédasticité. Si tes distributions ne sont pas trop gaussiennes mais que la distribution de tes résidus l'est, et si tu as des variances intra groupes homogènes alors tu peux garde l'anova.

Sinon passe en non paramétrique avec le test de Kruskal-Wallis par exemple.

micros

Bonjour,
merci de vos réponses, mes pâtés je les choisis au hasard, disons plutôt que quand un lot sort du four j'enregistre sa durée de refroidissement, si je suis là et si j'ai encore un thermomètre de libre.

Donc pour mon intervalle de confiance si je prends n'importe quel lot pâté de la population je suis sûre à 95% que ce lot refroidira en un temps inférieur à mu+2sigma?

Pour pouvoir dire ça mes données doivent suivre une loi normale non? Mais je ne comprends pas ni ne sais interpréter le test sur excel, j'ai fait un shapiro test sur R que je sais mieux interpréter mais est ce le bon?

J'ai mis en vecteur la valeur de mes enregistrements soit t<-c(143,243,348,181,235)

puis j'ai fait

shapiro.test(t)

Shapiro-Wilk normality test

data: t
W = 0.9493, p-value = 0.732

Ce qui voudrait dire que mes données suivent effectivement une loi normale.

Ensuite ma population de lot de pâtés est infinie, dois je avoir un échantillonnage minimum pour pouvoir utiliser cet intervalle de confiance?

Merci