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£/n programme de rśgression rmltiple donnę, pour les coefficients et leicrs■ €-observćs, les valeurs suivantes :

* i	Coefficient	valeur	t-observe I
•	^ai	- 1,76640	- 12,3
* « •		1,00179	3,1 (**)
		2^89657 9	^1 • 25,21. •
* *	*2	- 0,68884	- 2,7 (*)

Ces valeurs de t-observe (d 16 degrćs de liberti) conduisent a des conclusions un peu diffćrentes de 1'analyse de cotariance. Il faut en ef-fet excarriner la significativit£ de a₂ et t>₂ ąui reprćsentent respectitement les differences entre constantes (a₂) et entre pentes (b2)des eąuations des deux plantations ; les deux sont tres significativement diffśrents de ziro au seuil de 6 % : on ne peut donc admettre ni 1'ćgalite des pentes, ni oelle des constantes.

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Rappelons ąue 1'analyse de covariance conduisait d rejeter l'6ga-lite des constantes, mais d admettre celle des pentes. Cette diffórence dans les conclusions auxquelles conduisent les deux mśthodes ne doit pas choąuer, car les modeles statistiąues et les hypothćses testśes n'y sont pas les mdmes ; l'analyse de cotariance pose la ąuestion :

"Est-ce que 1’une ou 1'autre des regressions (ou les deux) differe- signifi-cativement de la r€gression d^łensemble ?".

tandis ąue la techniąue utilisant des tariables conditionnelles demande :

"Est-ce que la constante (aj+a₂) ou la pente (bj+b₂) de la seconde regression diffdre de la constante (a^) ou de la pente (bj) de la premidre ?".

On notera ąue ce second test est plus sensible aux diffćrences ąue le premier, mais ąu'il est moins pertinent ąuand il s'agit de savoir si l'on peut sans risąue regrouper les regressions.

Les ualeurs des coefficients de chacune des deux regressions se ddduisent immediatement des resultats ci-dessus, et sont d'ailleurs identi-ąues a celles ąue foumit 1'analyse de couariance :

Planiori_I :    Constante = aj » - 1,76640

Pente    - bj    2,89657

Plintation^II • Constante « a^+a₂ = - 0,76461

Pente    = bj+b₂ =    2,20773

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