Outils statistiques simples pour décisions rapides avec peu de données

Pourquoi valider statistiquement une amélioration ?

En opération tout comme en mission de conseil, il est bon de pouvoir rapidement se donner de la visibilité en identifiant des tendances, en confirmant un changement de performance ou en regardant l’efficacité d’une action engagée. Les moyens à disposition sur le terrain sont parfois limités. Je vous partage donc quelques astuces qui permettent de tomber globalement juste avec ses dix doigts ou presque.

Confirmer une différence de moyenne grâce au test rapide de Tukey :

Vous avez engagé une ou des actions dans votre process et vous vous demandez si l’amélioration est significative. Vous avez : 

• Au moins 5 mesures dans chacun de vos 2 groupes de données, ici, avant et après
• Un nombre de données approximativement identique (ratio <4 :3)
• La valeur la plus basse et la plus haute ne se situe pas dans le même groupe de données (dans le « avant » ou dans le « après »)
• Et si vous vous posiez la question, aucun besoin de connaitre la distribution des données, seulement des échantillons de données indépendants, dont les mesures de l’un ne dépendent pas des mesures de l’autre

Il ne vous reste plus qu’à compter les points : +1 pour chaque qui sort de l’intervalle de recouvrement, +0,5 si valeur identique à la limite de recouvrement. Dans l’exemple suivant en image +7,5 :

Il est même possible d’estimer un niveau de confiance dans les résultats :

• 6 points ou plus : 90% de chance que les moyennes soient différentes
• 7 points ou plus : 95%
• 10 points ou plus 99%

Comme promis, 10 doigts suffisent !

Identifier des tendances, des causes spéciales :

Que dire de :

• 6 points consécutifs tous croissants ou tous décroissants
• 9 points consécutifs du même côté de la valeur centrale moyenne ou médiane
• 14 points consécutifs croissants et décroissants en alternance

Ce sont 3 enchainements qui ont peu de chance de se produire. Il est fortement probable que le phénomène ne soit pas totalement dû au hasard. Vous avez donc soit réalisé une action et votre process réagit, soit le système dérive et vous savez maintenant le détecter.

Alors oui, il faut commencer à compter avec ses orteils. Il pourrait aussi être intéressant de connaitre la distribution des données pour que ces derniers tests prennent toute leur puissance. Ce serait effectivement mieux mais nous parlons ici d’une 1ère approche. Elle se partage simplement et peut vous permettre de confirmer, de factualiser des résultats et commencer à transformer la manière d’aborder les données avec des moyens mêmes limités.

Si vous voulez aller plus loin avec nous autour des datas, partager sur comment combiner démarche Lean et Datadriven et quelles perspectives pourrait donner l’IA, je vous invite à visionner le replay de notre web-conférence « Lean Digital : Gérez vos données pour mieux vous transformer ».

Pour vous former à l’analyse de données, retrouvez-nous également sur nos parcours inter/intra Lean 6 sigma, et en intra, et en conseil, sur des thématiques plus spécifiques.