La régression multiple est de plus en plus largement utilisée comme technique statistique pour répondre aux hypothèses de recherche. C'est ainsi pour plusieurs raisons : 1) la technique est extrêmement polyvalente ; 2) l'ordinateur a rendu la technique plus accessible aux chercheurs ; et 3) des textes tels que les travaux antérieurs des auteurs rendent la technique plus disponible pour les chercheurs. La technique statistique de régression multiple permet l'inclusion de nombreuses variables continues (quantitatives) et catégorielles (qualitatives) dans la prédiction de certains critères.
Les annexes contiennent un programme informatique de régression multiple et des données sur lesquelles les problèmes sont basés ; une discussion sur les simulations et les différences entre l'analyse de la variance et la régression multiple ; et un programme informatique fournissant la solution de régression aux hypothèses de recherche en langage naturel.
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Keith McNeil is President of Educational Monitoring Systems, Ann Arbor, Michigan.
Judy McNeil is Research Associate with High/Scope Education Research in Ypsilanti.
Francis J. Kelly is Professor of Guidance and Educational Psychology at Southern Illinois University.
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