Comparer régressions et ANOVA

Dans l’exercice précédent, vous avez construit un modèle de régression. Deux méthodes d’inférence statistique consistent à examiner la part de variance expliquée par les coefficients du modèle (approche de type ANOVA) et à utiliser des variables prédictives linéaires pour modéliser les données (cadre d’analyse par régression). Le choix dépend en grande partie de vos préférences et de votre formation statistique. Les deux approches peuvent être menées selon des méthodes fréquentistes ou bayésiennes. Bien que ce cours n’utilise que des méthodes fréquentistes, les mêmes idées s’appliquent aux modèles bayésiens.

Le modèle lmer_out que vous avez construit à l’exercice précédent a été chargé pour vous. D’abord, vous allez exécuter anova() dessus pour voir si group explique une part significative de la variabilité. Ensuite, vous examinerez le coefficient de régression de group pour vérifier s’il diffère significativement de zéro.