🎯 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗶𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗲́𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝘁𝘀 𝘀𝗮𝗻𝘀 𝘃𝗲́𝗿𝗶𝗳𝗶𝗲𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗵𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵𝗲̀𝘀𝗲𝘀 ? 𝗨𝗻𝗲 𝗲𝗿𝗿𝗲𝘂𝗿 𝘁𝗿𝗼𝗽 𝗳𝗿𝗲́𝗾𝘂𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗲𝗻 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀

Il est assez surprenant – voire préoccupant – de constater à quel point de nombreux chercheurs et analystes négligent encore la 𝘃𝗲́𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗵𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵𝗲̀𝘀𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗯𝗮𝘀𝗲 de leurs modèles statistiques.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.
On observe chaque semaine : dans des publications scientifiques 𝗿𝗲́𝗽𝘂𝘁𝗲́𝗲𝘀, mais aussi dans des analyses internes menées à huis clos. Et pourtant, 𝘁𝗼𝘂𝘀 𝗹𝗲𝘀 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗿𝗲𝗽𝗼𝘀𝗲𝗻𝘁 𝘀𝘂𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗵𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵𝗲̀𝘀𝗲𝘀 !

Prenons un exemple simple mais fondamental : la 𝗿𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗶𝗻𝗲́𝗮𝗶𝗿𝗲.
Avant d’interpréter les coefficients ou de célébrer un R² élevé, il est essentiel de vérifier la 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝘁𝗲́ 𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗲́𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀. Un bon réflexe ? Examiner le 𝗤-𝗤 𝗽𝗹𝗼𝘁 𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗲́𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀.

🔍 Si votre graphique de quantiles ressemble à une ligne droite (comme sur la figure du bas), vous êtes sur la bonne voie.
😬 En revanche, s’il s’éloigne fortement de cette diagonale, comme dans la figure du haut, vos conclusions risquent d’être biaisées ou peu fiables.

👉 Valider les hypothèses (normalité, homoscédasticité, indépendance, etc.) n’est 𝗽𝗮𝘀 𝘂𝗻𝗲 𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 : c’est 𝘂𝗻 𝗶𝗺𝗽𝗲́𝗿𝗮𝘁𝗶𝗳 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳𝗶𝗾𝘂𝗲. Cela garantit la 𝗿𝗼𝗯𝘂𝘀𝘁𝗲𝘀𝘀𝗲, la 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗽𝗮𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 et la 𝗿𝗲𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́ de vos résultats.

📊 𝗨𝗻𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲́𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗿𝗶𝗴𝗼𝘂𝗿𝗲𝘂𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀. Ne construisez pas vos analyses sur du sable.

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