toutes les variables étaient mesurées au niveau intervalle et sans erreur toutes les variables...
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Normal P- P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: visites med
Observed Cum Prob
1.00.75.50.250.00
Expect
ed C
um
Pro
b
1.00
.75
.50
.25
0.00
Standardized Residual
86420- 2
Standard
ized P
redic
ted V
alu
e
4
3
2
1
0
- 1
- 2
(a) postulats de base remplis(b) problème de non normalité(c) problème de non linéarité(d) problème de hétérocédasticité
0
50
100
150
200
250
0 20 40 60 80 100
Nombre de visites
Count
Range
0
20
40
60
80
100
120
0 0.5 1 1.5 2
Log ( nombre des visites)
Count
Range
compute lvisite = lg10(v2+1).
0
20
40
60
80
100
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
Stress
Count
Range
0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20 25 30 35
SQRT (stress)
Count
Range
compute sqstress = sqrt(v5).
Normal P- P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: LVISITE
Observed Cum Prob
1.00.75.50.250.00
Expect
ed C
um
Pro
b
1.00
.75
.50
.25
0.00
Standardized Residual
43210- 1- 2- 3
Standard
ized P
redic
ted V
alu
e3
2
1
0
- 1
- 2
- 3
Valeur critique X2 avec k df = 7.82
Valeurs extrêmes etdonnées influentes
Le pourcentage de la variance qui est unique à un prédicteur
Valeur problématique: 2
Valeur problématique: 30
SE
2
iY i'Y
n 32
1 jX iX 1x1x2
2
r
e
Y’
e
Y’
Table X Results for multiple repression of physical health, mental health andstress on the number of health visits to health professionals
Variables Numberof visits(lg) (DV)
PhysicalHealth(lg)
Stress(sqrt)
MentalHealth
B ß sr2
PhysicalHealth .59 1.040** .52 .19Stress .36 .32 0.016** .19 .03MentalHealth .36 .51 .38 .002 .02
Intercept=Mean 0.74 0.65 13.40 6.12SD 0.42 0.21 4.97 4.19 R2 = .38a
Adjusted R2 = .37R = .61**
** p < .01, a = Unique variability = .22; shared variability .16
