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Simplification des difficultés de conception et d'analyse de modèles multidimensionnels d'analyse de variances à mesures répétées avec covariables

Marc Bourdeau
Philippe Delmas
André Duquette
MB

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Marc Bourdeau

Résumé de la communication

Les difficultés de conception et d'analyse des modèles multidimensionnels d'analyse de variance à mesures répétées, avec ou non utilisation de covariables, sont probablement une des causes de leur peu d'utilisation en sciences humaines, particulièrement en sciences infirmières où ils pourraient trouver beaucoup d'applications pour le suivi des expérimentations. Nous proposons un certain nombre de représentations simples de ces modèles pour simplifier leur conception et faire comprendre les processus en action dans les expérimentations. Les techniques que nous proposons reposent sur l'utilisation judicieuse de transformations (telles des inversions d'échelles) qui clarifient efficacement l'analyse, notamment des interactions. Nous proposons aussi des techniques de visualisation graphique des effets, interactions, et validations statistiques des facteurs en jeu, avant même de mettre en oeuvre l'analyse quantitative à proprement parler, qui ne vient par la suite que confirmer ce qui a déjà été perçu visuellement et globalement. Nous allons illustrer notre exposé à l'aide d'une expérimentation (voir la communication de Philippe Delmas dans ce congrès) qui comporte une batterie de quatre tests, avec quatre temps de mesures dont 3 après une intervention de formation à un des deux groupes d'infirmières qui constituent les sujets de l'expérimentation. Plusieurs mesures socio-démographiques ont été intégrées comme covariables dans le modèle. La batterie de tests est reliée au concept de santé au travail.

Contexte

Section :
Sciences infirmières
news icon Domaine de la communication :
Sciences infirmières
host icon Hôte : Université Laval

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Thème du communication :

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