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L’analyse de régression est une procédure multivariée qui permet de déterminer les caractéristiques qui influencent une variable cible et la force de cette influence.
Par exemple, vous aimeriez savoir dans quelle mesure la satisfaction des clientd(e)s est influencée par le prix, la variété des produits et les employé(e)s ? Une analyse de régression linéaire peut être utilisée pour identifier les caractéristiques qui ont la plus grande influence sur la satisfaction. Cela permet de prendre des mesures ciblées et efficaces.
En fonction des exigences et de la question, il existe différents types d’analyse de régression tels que :
une mesure dépendante et plusieurs variables indépendantes avec différents niveaux d’échelle
une variable dichotomique dépendante et plusieurs variables indépendantes de différents niveaux d’échelle
une variable catégorielle dépendante et plusieurs variables indépendantes de différents niveaux d’échelle
Les régressions mettent en lumière l’influence de plusieurs variables indépendantes sur une seule variable dépendante. Si une question de recherche nécessite plus qu’un examen isolé d’une variable dépendante, nous travaillons avec des modèles d’équation structurelle.