Dans le domaine complexe de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la livraison des marchandises dans les délais impartis est un facteur de réussite essentiel. L’évaluation de performance des fournisseurs nécessite des informations axées sur des données. Le logiciel d'analyse de données Minitab, offre une solution efficace et facile à utiliser. Cet article vous guidera dans l’utilisation du test à 2 proportions de Minitab pour analyser le taux de retards de livraison entre deux fournisseurs ; le fournisseur A et le fournisseur B. En examinant les données et en effectuant le test à 2 proportions, nous cherchons à discerner le fournisseur qui présente un taux de retard de livraison plus élevé.
QU’EST-CE QU’UN TEST À 2 PROPORTIONS ?
Le test à 2 proportions de Minitab est un outil essentiel dans le domaine des statistiques. Il permet de comparer les proportions de deux groupes et de vérifier si elles sont considérablement différentes. Dans notre contexte, les groupes représentent les taux de retard de livraison pour le fournisseur A et le fournisseur B.
POSER LES BASES : HYPOTHÈSES
Avant de procéder à l’analyse, définissons nos hypothèses :
- Hypothèse nulle (H0) : Il n’y a pas de différence considérable dans les taux de retard de livraison entre le fournisseur A et le fournisseur B.
- Hypothèse alternative (Ha) : Il existe une différence considérable dans les taux de retard de livraison entre le fournisseur A et le fournisseur B.
DÉVOILER LES DONNÉES
Notre analyse repose sur les données suivantes :
- Fournisseur A : Total des livraisons = 1 160, Retards de livraison = 140
- Fournisseur B : Total des livraisons = 1 169, Retards de livraison = 115
Selon ces points de données, et sans l’aide de Minitab, nous pourrions supposer que l’hypothèse alternative est correcte. En fait, on peut même dire que le fournisseur A est en retard dans 12 % des cas et le fournisseur B dans 9,8 % des cas.
Avant de prendre une décision commerciale susceptible d’avoir un impact sur nos relations avec les fournisseurs ou les clients, testons nos données.
EXÉCUTER LE TEST À 2 PROPORTIONS DANS MINITAB
Étape 1 : Ouvrez Minitab et naviguez vers « Stat » > « Statistiques élémentaires » > « 2 proportions... » pour lancer la boîte de dialogue du test à 2 proportions.
Étape 2 : Saisissez les données dans la boîte de dialogue :
- « Nombre d’événements » pour le fournisseur A (retards de livraison) = 140
- « Nombre d’essais » pour le fournisseur A (total des livraisons) = 1 160
- Répétez l’opération pour le fournisseur B
Étape 3 : Choisissez le seuil de signification et spécifiez votre hypothèse alternative. Le niveau de confiance le plus courant (et le plus acceptable) est de 95 %, ce qui signifie que vous n’avez que 5 % de chances de vous tromper.
Étape 4 : Cliquez sur « OK » pour générer les résultats.
INTERPRÉTER LES RÉSULTATS
Minitab nous fournit des informations cruciales, notamment les statistiques du test, la valeur p et l’intervalle de confiance. Nous nous concentrons sur la valeur p, un indicateur essentiel qui mesure la probabilité d’obtenir des résultats aussi extrêmes que ceux observés, en supposant que l’hypothèse nulle est valide.
ÉTABLIR LE VERDICT
En comparant la valeur p avec le seuil de signification choisi (0,05), nous tirons les conclusions suivantes :
Si la valeur p est < 0,05 : rejeter l’hypothèse nulle. Il existe une différence considérable dans les taux de retards de livraison.
Si la valeur p est ≥ 0,05 : ne pas rejeter l’hypothèse nulle Aucune différence considérable dans les taux de retards de livraison n’est évidente.
CONCLUSION
En effectuant le test à 2 proportions dans Minitab, nous découvrons que la valeur p est supérieure à 0,05. Cela nous amène à « ne pas rejeter l’hypothèse nulle ». En d’autres termes, aucune preuve statistique ne vient étayer l’affirmation selon laquelle le taux de retard de livraison du fournisseur A diffère considérablement de celui du fournisseur B. Par conséquent, conclure que l’un de ces fournisseurs a un taux plus élevé de retards de livraison pourrait être une erreur.
FAIRE DES CHOIX EN CONNAISSANCE DE CAUSE
En exploitant le test à 2 proportions de Minitab, nous avons obtenu une évaluation impartiale de la performance des fournisseurs. Ces informations fondées sur des données probantes nous aident à prendre des décisions éclairées en matière de sélection et de gestion des fournisseurs. Les prouesses analytiques de Minitab facilitent la navigation dans les eaux complexes de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et nous propulsent vers l’efficacité et l’excellence basées sur les données.
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