Faut-il préférer l'analyse de variance à l'analyse de régression dans les expériences utilisant des VI continues ? - article ; n°4 ; vol.105, pg 669-695

L'année psychologique - Année 2005 - Volume 105 - Numéro 4 - Pages 669-695
Dans cet article, nous discutons des deux approches statistiques possibles lorsque les VI sont continues : l'analyse de variance et la régression linéaire multiple. Le modèle statistique commun à ces deux approches, ainsi qu'à l'analyse de covariance, est tout d'abord rappelé de manière succincte. A travers des arguments généraux, puis une illustration issue de la psycholinguistique, nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients du recours à un contrôle expérimental des confusions d'effets et de la variabilité aléatoire, qui amène à privilégier l'analyse de variance, et à celui d'un contrôle statistique, qui conduit à la régression linéaire multiple. Les écueils à éviter pour assurer une certaine validité à l'approche privilégiée sont aussi présentés.
Summary : Should we use analysis of variance rather than regression analysis for experiences using continuous independent variables ?
In this paper, we discuss the two possible statistical approaches when IV are continuous : analysis of variance and multiple linear regression. The statistical model common to these two approaches, and analysis of covariance is first briefly reminded. Using general arguments, followed by a psycholinguistic illustration, we discuss the advantages and drawbacks of using an experimental control of confoundings and random variability, which leads to analysis of variance, or a statistical control, which leads to multiple regression analysis. The problems to avoid for insuring the validity of the chosen approach are also underlined.
27 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.