📊 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗥𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 : 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗗𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗠𝗲𝗶𝗹𝗹𝗲𝘂𝗿𝗲𝘀 𝗗𝗲́𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀

Que ce soit en entreprise, santé, agriculture, biologie, économie ou élaboration de politiques, une question guide la plupart des décisions :

« Comment le changement de X affecte-t-il Y ? »
C’est précisément là qu’intervient l’analyse de régression.

Dans une collaboration académique récente, nous avons étudié comment le style de leadership prédit l’engagement des employés — et les résultats étaient frappants.
Notre modèle de régression a montré que le style de leadership est un prédicteur statistiquement significatif (p < 0,05) de l’engagement.
De tels insights permettent aux organisations de concevoir des programmes de leadership à impact mesurable, remplaçant l’intuition par des stratégies fondées sur des preuves.

Mais la valeur de la régression va bien au-delà de la recherche organisationnelle.

• Les économistes l’utilisent pour prévoir la croissance et les tendances du travail.
• Les décideurs politiques s’appuient dessus pour évaluer les interventions et élaborer des politiques basées sur les données.
• Les scientifiques en biologie l’appliquent pour étudier comment les gènes, les traitements et les facteurs environnementaux influencent les résultats.

👉 À travers les disciplines, la régression agit comme un pont entre données brutes et actions pertinentes, donnant aux décideurs le pouvoir de concevoir des stratégies mesurables, résilientes et durables.

Et vous ? Où avez-vous vu l’analyse de régression faire une réelle différence dans votre secteur ou votre domaine d’étude ?

---

---

________________________________________

Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues !

Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 

________________________________________

________________________________________

 

#𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲𝗗𝗲𝗥𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 #𝗦𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 #𝗗𝗲́𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗕𝗮𝘀𝗲́𝗲𝗦𝘂𝗿𝗟𝗲𝘀𝗗𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 #𝗗𝗮𝘁𝗮𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 #𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲́𝗴𝗶𝗲𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳𝗶𝗾𝘂𝗲