1
00:00:00,270 --> 00:00:02,640
‫Instructeur : Hé les gars, bienvenue.

2
00:00:02,640 --> 00:00:03,720
‫Dans cette conférence,

3
00:00:03,720 --> 00:00:07,710
‫vous obtiendrez un aperçu de haut niveau de la valeur P.

4
00:00:07,710 --> 00:00:08,583
‫Commençons.

5
00:00:09,450 --> 00:00:11,910
‫La valeur P est une valeur de probabilité

6
00:00:11,910 --> 00:00:15,060
‫qui est une sortie de toute analyse statistique effectuée

7
00:00:15,060 --> 00:00:16,443
‫sur Minitab.

8
00:00:17,370 --> 00:00:21,390
‫Dans ce programme ceinture jaune, au cours des prochaines sessions,

9
00:00:21,390 --> 00:00:24,750
‫vous apprendrez à créer un graphique d'exécution.

10
00:00:24,750 --> 00:00:27,090
‫Un graphique d'exécution nous aide

11
00:00:27,090 --> 00:00:30,690
‫à identifier si les données sont stables ou instables.

12
00:00:30,690 --> 00:00:34,923
‫La sortie de ce diagramme d'exécution est un graphique et une valeur P.

13
00:00:35,940 --> 00:00:40,410
‫Cette valeur P est essentielle pour rechercher les inférences requises à partir

14
00:00:40,410 --> 00:00:41,583
‫de ce graphique.

15
00:00:42,600 --> 00:00:46,503
‫La valeur P est un résultat courant de toute analyse statistique.

16
00:00:47,400 --> 00:00:51,423
‫Cette valeur P est toujours comprise entre zéro et un.

17
00:00:52,620 --> 00:00:55,080
‫Que ferez-vous de cette valeur ?

18
00:00:55,080 --> 00:00:58,683
‫Vous allez le comparer avec 0. 05.

19
00:00:59,640 --> 00:01:04,410
‫pour le tableau de marche, si la valeur P est supérieure à 0. 05, vous pouvez en déduire que

20
00:01:04,410 --> 00:01:07,440
‫les données sont stables, et si elle est

21
00:01:07,440 --> 00:01:10,500
‫inférieure à 0. 05 la déduction est que

22
00:01:10,500 --> 00:01:13,083
‫les données ne sont pas stables.

23
00:01:13,980 --> 00:01:16,170
‫Vous en apprendrez davantage à ce sujet dans

24
00:01:16,170 --> 00:01:18,423
‫le cours sur la stabilité des données.

25
00:01:19,320 --> 00:01:21,780
‫Une ceinture jaune est rarement amenée à

26
00:01:21,780 --> 00:01:24,960
‫effectuer des analyses statistiques complexes.

27
00:01:24,960 --> 00:01:28,290
‫Cependant, une connaissance de base de la

28
00:01:28,290 --> 00:01:31,320
‫valeur P à ce niveau est suffisante.

29
00:01:31,320 --> 00:01:34,890
‫C'est pourquoi j'ai ajouté ce point dans un chapitre séparé et j'ai

30
00:01:34,890 --> 00:01:37,563
‫maintenu cette discussion à ce niveau élevé.

31
00:01:38,490 --> 00:01:40,530
‫Vous acquerrez une compréhension approfondie

32
00:01:40,530 --> 00:01:43,500
‫de ces concepts statistiques, tels que la valeur P, dans le cadre

33
00:01:43,500 --> 00:01:45,660
‫des programmes Six Sigma avancés, tels que la ceinture

34
00:01:45,660 --> 00:01:47,613
‫verte et la ceinture noire.

35
00:01:48,510 --> 00:01:52,260
‫Sur ce, nous allons conclure cette discussion maintenant.

36
00:01:52,260 --> 00:01:54,330
‫Merci d'avoir assisté à cette conférence.

37
00:01:54,330 --> 00:01:56,013
‫On se voit au prochain.