Analyse de régression multiple
L'analyse de régression multiple est une méthode statistique permettant de modéliser la relation entre une variable dépendante continue et deux ou plusieurs variables indépendantes (prédicteurs). Issue des travaux de Gauss au début du XIXe siècle et formalisée par Draper et Smith (1966), elle estime des équations linéaires prédisant les résultats à partir de plusieurs prédicteurs tout en tenant compte des relations de confusion, ce qui la rend indispensable en épidémiologie, en économie, en psychologie et en recherche clinique.
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Sources
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. link ↗
- Marquardt, D. W. (1980). You should standardize the independent variables in your regression models. Discussion of a paper by G. David Knottnerus. Journal of the American Statistical Association, 75(369), 87–91. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/multiple-regression-analysis
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- Analyse de la variance (ANOVA)Statistiques de recherche↔ compare
- Analyse factorielleStatistiques de recherche↔ compare
- Régression logistiqueStatistiques de recherche↔ compare
- Modélisation par équations structurellesStatistiques de recherche↔ compare
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