Observations relatives aux données pour la fonction Ajuster le modèle à effets mixtes

Pour garantir la validité de vos résultats, vérifiez que les règles suivantes sont respectées lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Les données doivent inclure au moins 1 facteur aléatoire.

Si vous n'avez aucun facteur aléatoire, utilisez la fonction Ajuster le modèle linéaire général. Pour plus d'informations sur les facteurs aléatoires, accédez à la rubrique Quelle est la différence entre les facteurs fixes et aléatoires ?.

La variable de réponse doit être continue

Si la variable de réponse est une variable de catégorie, le modèle est moins susceptible de satisfaire les hypothèses de l'analyse, de décrire précisément vos données ou de permettre des prévisions utiles.

Les données d'échantillon doivent être sélectionnées de manière aléatoire

Les échantillons aléatoires permettent de faire des généralisations ou des déductions sur une population. Si les données n'ont pas été collectées de manière aléatoire, les résultats risquent de ne pas être représentatifs de la population.

Suivre les meilleures pratiques pour la collecte des données

Pour garantir la validité de vos résultats, suivez les indications suivantes :

• Assurez-vous que les données sont représentatives de la population qui vous intéresse.
• Collectez suffisamment de données pour bénéficier de la précision nécessaire.
• Mesurez les variables de façon aussi exacte et précise que possible.
• Enregistrez les données dans leur ordre de collecte.

Le modèle doit être bien ajusté aux données

Si le modèle n'est pas bien ajusté aux données, les résultats risquent d'être trompeurs. Dans les résultats, utilisez les graphiques des valeurs résiduelles, les statistiques de diagnostic pour les observations aberrantes, ainsi que les statistiques récapitulatives du modèle pour déterminer l'ajustement du modèle aux données.