𝕸𝖆î𝖙𝖗𝖎𝖘𝖊𝖟 𝖑'é𝖛𝖆𝖑𝖚𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊 𝖑𝖆 𝖓𝖔𝖗𝖒𝖆𝖑𝖎𝖙é 𝖉𝖊𝖘 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖆𝖛𝖊𝖈 𝖑𝖊𝖘 𝓠𝓠 𝖕𝖑𝖔𝖙𝖘 𝖊𝖓 𝕽 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖊𝖘 𝖆𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊𝖘 𝖕𝖑𝖚𝖘 𝖋𝖎𝖆𝖇𝖑𝖊𝖘 !

L’évaluation de la normalité de vos données est essentielle en analyse statistique, car de nombreuses techniques supposent que les données et/ou les résidus suivent une distribution normale. Le QQ plot (Quantile-Quantile plot) est un outil simple mais puissant pour évaluer cela visuellement.

✔️ 𝕍𝕒𝕝𝕚𝕕𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟 𝕕𝕖𝕤 ℍ𝕪𝕡𝕠𝕥𝕙è𝕤𝕖𝕤 : Correctement utilisé, le QQ plot permet de vérifier si vos données respectent les hypothèses requises par de nombreuses méthodes statistiques, garantissant ainsi des résultats plus fiables.
✔️ 𝕄𝕖𝕚𝕝𝕝𝕖𝕦𝕣𝕖 ℂ𝕠𝕞𝕡𝕣é𝕙𝕖𝕟𝕤𝕚𝕠𝕟 𝕕𝕖𝕤 𝔻𝕠𝕟𝕟é𝕖𝕤 : En détectant les écarts par rapport à la normalité, vous pouvez prendre des décisions éclairées concernant les transformations de données ou les choix de méthodes statistiques.

❌ ℝé𝕤𝕦𝕝𝕥𝕒𝕥𝕤 𝕋𝕣𝕠𝕞𝕡𝕖𝕦𝕣𝕤 : Si la normalité n'est pas vérifiée, vous risquez d'appliquer des techniques inappropriées, conduisant à des conclusions erronées.
❌ ℙ𝕣𝕠𝕓𝕝è𝕞𝕖𝕤 𝕕𝕖 𝔻𝕠𝕟𝕟é𝕖𝕤 𝕀𝕘𝕟𝕠𝕣é𝕤 : Ne pas évaluer la normalité peut vous faire manquer des motifs importants ou des valeurs aberrantes dans vos données.

𝓘𝓷𝓽𝓮𝓻𝓹𝓻é𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭’𝓾𝓷 𝓠𝓠 𝓟𝓵𝓸𝓽

Lors de l’interprétation d’un QQ plot, l’objectif est d’observer la proximité des points par rapport à la ligne de référence diagonale.

🔹 𝔻𝕚𝕤𝕥𝕣𝕚𝕓𝕦𝕥𝕚𝕠𝕟 ℕ𝕠𝕣𝕞𝕒𝕝𝕖 : Si les données suivent une distribution normale, les points s’aligneront étroitement sur la ligne de référence.
🔹 𝔻𝕚𝕤𝕥𝕣𝕚𝕓𝕦𝕥𝕚𝕠𝕟 ℕ𝕠𝕟 ℕ𝕠𝕣𝕞𝕒𝕝𝕖 : Si les points s’écartent considérablement de la ligne, cela indique que les données ne suivent pas une distribution normale. La nature de ces écarts peut révéler des problèmes tels qu’une asymétrie, des queues épaisses ou d’autres anomalies.

L’illustration dans ce post montre deux QQ plots contrastés :

À 𝗴𝗮𝘂𝗰𝗵𝗲 : Un ensemble de données suivant une distribution normale, où les points s’alignent sur la ligne de référence.
À 𝗱𝗿𝗼𝗶𝘁𝗲 : Un ensemble de données non normal, avec des points qui s’en écartent fortement.

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