Qu’est-ce que le Guide Interactif de Sélection de Modèles Statistiques ?
C’est un OUTIL GRATUIT et simple qui vous aide à choisir le BON MODÈLE STATISTIQUE. Il fonctionne comme un questionnaire rapide. Vous répondez à quelques questions sur vos données et vos objectifs, et le Guide vous dit quel type de modèle utiliser.
POURQUOI utiliser ce Guide et POUR QUI est-il fait ?
Ce Guide est fait pour les ÉTUDIANTS, les CHERCHEURS et les ANALYSTES DE DONNÉES. Si vous ne savez pas quel modèle statistique choisir pour votre projet, ce Guide vous aide à prendre une décision RAPIDE ET JUSTIFIÉE. Il simplifie une étape souvent complexe de l’analyse de données.
COMMENT le Guide m’aide-t-il à choisir un modèle ? (La LOGIQUE simple)
Le Guide utilise un système de questions-réponses clair. Il pose des questions sur :
- Votre VARIABLE DÉPENDANTE (le “résultat” que vous étudiez).
- La STRUCTURE DE VOS DONNÉES (si vos observations sont indépendantes ou liées).
- Votre OBJECTIF D’ANALYSE (ce que vous voulez comprendre).
En moins de cinq étapes, il combine vos réponses pour vous donner une RECOMMANDATION DE MODÈLE.
Qu’est-ce qu’une VARIABLE DÉPENDANTE (VD) et pourquoi est-elle IMPORTANTE ?
La VARIABLE DÉPENDANTE (VD) est le résultat ou le phénomène que vous voulez expliquer. Par exemple, si vous étudiez le “poids” des gens, le poids est votre VD. Si vous étudiez si une personne “réussit ou échoue” à un examen, c’est votre VD.
Sa nature est CRUCIALE pour le choix du modèle :
- Si votre VD est un CHIFFRE CONTINU (comme le poids, la taille), le Guide peut suggérer un MODÈLE LINÉAIRE.
- Si votre VD est une CATÉGORIE (comme “oui/non”, “réussite/échec”, ou un “nombre de fois” où un événement arrive), le Guide vous orientera vers un MODÈLE LINÉAIRE GÉNÉRALISÉ (GLM).
Mes observations sont-elles “INDÉPENDANTES” ou “IMBRIQUÉES” ? Pourquoi c’est important ?
Les OBSERVATIONS INDÉPENDANTES sont des mesures qui n’influencent pas les autres. Par exemple, la tension artérielle de 100 personnes choisies au hasard.
Les OBSERVATIONS IMBRIQUÉES (ou répétées, ou longitudinales) sont liées. Par exemple :
- Plusieurs mesures de tension prises sur la MÊME PERSONNE au fil du temps.
- Des élèves de DIFFÉRENTES CLASSES ou de différentes écoles (les élèves d’une même classe sont “imbriqués” dans cette classe).
Si vos observations sont IMBRIQUÉES, les méthodes standards peuvent donner de FAUX résultats. Le Guide vous recommandera un MODÈLE MULTI-NIVEAUX (ou “Modèle Mixte”) pour gérer cette structure particulière de vos données et obtenir des résultats plus justes.
QUELS types de modèles ce Guide peut-il recommander et à QUELLES questions répondent-ils ?
Le Guide peut recommander plusieurs types de modèles :
- MODÈLE LINÉAIRE (ML) : Pour comprendre comment une ou plusieurs variables prédisent une variable dépendante CONTINUE (ex: prédire le salaire en fonction de l’expérience).
- MODÈLE LINÉAIRE GÉNÉRALISÉ (GLM) : Pour les variables dépendantes qui ne sont PAS continues, comme des résultats BINAIRES (oui/non), des COMPTAGES (nombre d’événements), ou des CATÉGORIES (ex: prédire la probabilité de réussite à un examen, ou le nombre de clients par jour).
- MODÈLE MULTI-NIVEAUX (MLM ou GLMM) : Lorsque vos données sont IMBRIQUÉES ou RÉPÉTÉES (ex: étudier l’effet d’un programme éducatif sur des élèves de plusieurs écoles, en tenant compte du fait que les élèves d’une même école sont similaires).
- MODÈLE D’ÉQUATION STRUCTURELLE (MES) : Pour les analyses TRÈS COMPLEXES où vous voulez tester des relations causales entre plusieurs variables, y compris des variables que vous ne mesurez pas directement (variables latentes). C’est souvent utilisé pour valider des théories complexes.