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Gestion de la non-indépendance avec des modèles mixtes

Lors de l'analyse des données d'études quantitatives, les chercheurs se heurtent souvent à un problème statistique courant : les observations ne sont pas indépendantes les unes des autres. Par exemple, si une étude écologique est menée sur plusieurs sites géographiques, les observations peuvent ne pas être indépendantes en raison de facteurs environnementaux non contrôlés qui diffèrent selon les sites. Ou encore, si une étude par sondage consiste à interroger les mêmes personnes de manière répétée pendant plusieurs mois, les réponses de chaque participant sont susceptibles d'être corrélées au fil du temps. La réalisation d'une régression standard sur des données non indépendantes peut conduire à des inférences inexactes, mais heureusement, il existe des techniques statistiques permettant de tenir compte de la non-indépendance des données. Ce webinaire, destiné aux chercheurs universitaires, vous présente les concepts et techniques de gestion de la non-indépendance à l'aide de modèles linéaires à effets mixtes, notamment comment les implémenter dans Édition étudiante JMP , une version complète et gratuite de JMP exclusivement réservée aux universitaires. Les sujets abordés sont les suivants : Modèles mixtes de non-indépendance entre unités d'observations groupées ou groupées Modèles mixtes de non-indépendance dans des mesures répétées prises dans le temps ou l'espace Modèles mixtes linéaires généralisés pour les données de non-indépendance et de réponse non normale Obtenez le logiciel JMP gratuitement pour un usage académique sur jmp.com/student

Modélisation statistique avancée