L`ANOVA à mesures répétées est un test dans l`option modèle linéaire général SPSS. GLM est la base de plusieurs tests statistiques, dont l`ANOVA, l`ANCOVA et l`analyse de régression. Malgré leurs différences, chacun correspond à la définition de données = modèle + erreur: la régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour créer un modèle linéaire. Le modèle décrit la relation entre une variable dépendante (y ) (également appelée réponse) en fonction d`une ou plusieurs variables indépendantes (x_i ) (appelées prédicteurs). L`équation générale pour un modèle linéaire est: la régression linéaire et non linéaire est en fait nommée d`après la forme fonctionnelle des modèles que chaque analyse accepte. J`espère que la distinction entre les équations linéaires et non linéaires est plus claire et que vous comprenez comment il est possible pour la régression linéaire aux courbes de modèle! Il explique également pourquoi vous verrez R-squared affiché pour certains modèles curvilignes, même s`il est impossible de calculer R-squared pour la régression non linéaire. La régression linéaire nécessite un modèle linéaire. Pas de surprise, hein? Mais qu`est-ce que ça veut vraiment dire? La régression linéaire est un type basique et couramment utilisé d`analyse prédictive. L`idée globale de la régression est d`examiner deux choses: (1) un ensemble de variables prédictitrices font un bon travail dans la prédiction d`une variable de résultat (dépendant)? (2) quelles variables sont, en particulier, des prédicteurs significatifs de la variable de résultat, et de quelle manière, selon l`ampleur et le signe des estimations bêta, l`incidence de la variable sur les résultats est-elle indiquée? Ces estimations de régression sont utilisées pour expliquer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

La forme la plus simple de l`équation de régression avec une variable dépendante et indépendante est définie par la formule y = c + b * x, où y = score variable dépendant estimé, c = constante, b = coefficient de régression et x = score sur la variable indépendante. Le modèle linéaire général (GLM) est un cadre utile pour comparer la façon dont plusieurs variables affectent différentes variables continues. Dans sa forme la plus simple, GLM est décrite comme: probabilité et statistiques > analyse de régression > modèle linéaire général (GLM) Bolker, B. (2017). Projet de PDF posté sur le site Web: http://ms.mcmaster.ca/~bolker/classes/s4c03/notes/GLMM_Bolker_draft5.pdf Rutherford (2001). Présentation d`ANOVA et d`ANCOVA: une approche GLM. SAGE. Stroup, W. (2016). Modèles linéaires mixtes généralisés: concepts, méthodes et applications modernes.

CRC Press. Les modèles linéaires peuvent être utilisés pour modéliser avec précision le comportement des consommateurs et répondre à un certain nombre de problèmes de Business Intelligence-Sauvons les modèles non linéaires pour les physiciens des particules théoriques. Remarque: ne confondez pas le modèle linéaire général avec le modèle linéaire généralisé (GLZ). GLZ est une variante de GLM qui utilise des tests d`hypothèses bayésiennes pour prédire les résultats. Les modèles linéaires ont également une interprétation simple puisqu`il est facile d`inspecter la contribution de chaque paire prédicteur & coefficient. Si un coefficient est 0, la variable de prédicteur associée ne contribue à rien. Si un coefficient est différent de zéro, la contribution due à la variable de prédicteur spécifique peut facilement être vérifiée.