Régression linéaire simple | JASP
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- Опубликовано: 21 авг 2024
- Dans cette vidéo, on utilise JASP pour une analyse de régression simple. On vérifie plusieurs choses avant de valider le modèle de régression :
* Absence de valeurs aberrantes (avec le box-plot ou boîte à moustaches)
* Indépendance des résidus (test de Durbin Watson)
* La relation est linéaire (Q-Q plot, graphique quantile-quantile)
* Normalité : des résidus et de la variable dépendante
* Variances égales ou homoscédasticité
* Absence de multicolinéarité (forte corrélation entre les variables indépendantes)
Vers la fin de la vidéo, je vous montre comment rapporter le résultat selon les normes APA.
Une autre vidéo sur l'analyse de la régression simple avec le logiciel R :
• Régression simple dans...
Une autre vidéo sur l'analyse de la régression simple avec Excel :
• Analyse de la Régressi...
Voici le lien vers les fichiers de données :
osf.io/bx6uv/f...
Super vidéo. Super partage ! En attente de la regression multiple 😄 espérant que ce sera pour bientôt.
Merci, c'est pour aujourd'hui.
Bonjour, merci pour votre travail. Que faites vous lorsque vous observez des outliers dès le déut via le boxplot ? Les retirez-vous ? Le cas échéant quel serait le critère employé. Merci par avance.
Bonjour Aurélie, le boxplot permet de visualiser des outliers potentiels. Il est préférable de calculer leur score Z également pour voir s’il dépasse la valeur absolue de 3. Le score z d’une valeur = (x-moyenne)/écart type
@@ALI_B merci !