Bonjour @LocalTables505 ,
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Le test d'inadéquation est utile pour évaluer si votre modèle s'adapte bien aux données. Une valeur p statistiquement significative pour ce test indique que l'erreur du modèle est largement supérieure à l'erreur pure et que votre modèle n'est peut-être pas adéquat : https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/lack-of-fit.shtml
Cette situation peut se produire dans votre exemple si votre modèle de premier ordre est « trop simple » pour les résultats/données que vous avez collectés, par exemple s'il manque des termes pour modéliser la courbure dans vos données (via des termes de second ordre, une interaction et/ou des effets quadratiques).
Vous pouvez également vérifier l'adéquation de votre modèle de régression grâce à une analyse des résidus, pour vérifier si les hypothèses de régression sont respectées et si des modèles sont détectés dans les résidus qui pourraient indiquer l'inadéquation du modèle : https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/simple-linear-regression-assumptions.html
J'espère que cette réponse vous aidera à comprendre,
Pour ajouter un petit mot à tout ce qu'a écrit @Victor_G , avec lequel je suis d'accord, est-ce que vous avez tracé vos réponses par rapport aux prédicteurs sous forme de diagramme de dispersion simple ? Je commencerais par là, avant même la modélisation. Cela vous donne une chance de proposer un modèle initial qui correspondra le mieux aux données. Cela vous aidera à identifier un modèle général dans les réponses (linéaire, curvilinéaire, etc.), les valeurs aberrantes, les points de données étranges et, si vous avez des répliques des valeurs du prédicteur, une chance d'examiner leur variabilité sous forme graphique. Comme je l'ai toujours dit à mes ingénieurs, scientifiques et autres, les trois étapes pour une analyse de données réussie sont les suivantes : 1. Tracer les données. 2. Tracer les données. 3. TRACER LES DONNÉES !
