REGRESSION MULTIPLE

Nous voulons savoir quelles variables influencent le salaire annuel d’un employé (SALAIRE). La théorie nous indique que le nombre d’années de scolarité a une importante influence (EDUC). Nous désirons savoir si le sexe des employés (SEXE) et le nombre de mois d’expérience dans l’entreprise (DURÉE) exercent également une influence. Nous avons donc choisi un modèle de régression hiérarchique avec la méthode entrée pour la première étape, mais la méthode ascendante pour la deuxième, dans le but de faciliter l’explication.

Statistiques descriptives
Examinons d’abord les statistiques descriptives. Nous voyons que l’étude a été menée auprès de 474 employés qui gagnent en moyenne actuellement près de 35 000 $. Ils travaillent depuis environ sept ans pour leur entreprise (81 mois) et ont en moyenne 13 ans de scolarité. Bien entendu, la moyenne des hommes et des femmes n’est pas une donnée intéressante.

Le deuxième tableau fournit par SPSS concerne les corrélations entre les variables étudiées. Nous voyons qu’il y a une corrélation très élevée et significative entre le salaire et le nombre d’années de scolarité, ainsi qu’entre le sexe et le salaire. On doit porter attention aux relations entre les variables indépendantes. Si la corrélation entre deux de ces variables se situait à 0,9 (ou – 0,9), il y aurait un risque important de multicolinéarité. Nous aurions introduit deux variables qui mesuraient sensiblement la même chose pour prédire le salaire actuel. Nous voulons éviter cette situation.

Reproduit par

: M. Adil BOULAHOUAL

1

Variables introduites/éliminées
Le tableau suivant présente les variables retenues dans les étapes du modèle. On constate que la variable EDUC est présente puisque nous avions choisi la méthode Entrée. Pour le deuxième modèle, SPSS a retenu la variable SEXE avec notre critère de sélection (la probabilité F est significative à p < 0,05).

Étape 1 : Évaluation de la pertinence du modèle de régression