Dans cet article, nous discutons des deux approches statistiques possibles lorsque les VI sont continues : l’analyse de variance et la régression linéaire multiple. Le modèle statistique commun à ces deux approches, ainsi qu’à l’analyse de covariance, est tout d’abord rappelé de manière succincte. A travers des arguments généraux, puis une illustration issue de la psycholinguistique, nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients du recours à un contrôle expérimental des confusions d’effets et de la variabilité aléatoire, qui amène à privilégier l’analyse de variance, et à celui d’un contrôle statistique, qui conduit à la régression linéaire multiple. Les écueils à éviter pour assurer une certaine validité à l’approche privilégiée sont aussi présentés.
Faut-il préférer l’analyse de variance à l’analyse de régression dans les expériences utilisant des VI continues ?
