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La régression logistique se définit comme étant une technique permettant d’ajuster une surface de régression à des données lorsque la variable dépendante est dichotomique. Cette technique est utilisée pour des études ayant pour but de vérifier si des variables indépendantes peuvent prédire une variable dépendante dichotomique. Contrairement à la régression multiple et l’analyse discriminante, cette technique n’exige pas une distribution normale des prédicteurs ni l’homogénéité des variances. Différents types de régression logistique existent, possédant chacun leur procédé statistique et conduisant à l’élaboration de différents modèles théoriques. Ainsi, seront abordés les types direct, séquentiel et automatisé («stepwise»). Un exemple d’utilisation de cette technique avec le logiciel SPSS sera présenté et la procédure d’analyse des résultats y sera détaillée, notamment en ce qui a trait à l’interprétation des rapports de cote.

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