Une introduction aux modèles de régressions multiniveaux avec R

La crise de reproductibilit´e en psychologie est en partie caus´ee par l’utilisation d’ana-lyses statistiques inadapt´ees aux donn´ees r´ecolt´ees. Les donn´ees ont souvent des caract´eristiques importantes `a consid´erer, comme lorsque celles-ci sont nich´ees dans diff´erents groupes (p. ex. re-cruter plusieurs ´el`eves dans diff´erentes classes). Dans ce cas, cela fait en sorte que le postulat de normalit´e des mod`eles lin´eaires g´en´eraux n’est pas respect´e. Ignorer ce postulat d’ind´ependance en utilisant un mod`ele lin´eaire g´en´eral peut mener `a des r´esultats erron´es, comme des faux posi-tifs, des biais ou une perte de puissance. Les analyses de r´egressions multiniveaux r´epondent `a ce probl`eme et assurent la validit´e des r´esultats obtenus. Cet article se veut un tutoriel couvrant les principes g´en´eraux sous-jacents aux r´egressions multiniveaux pour analyser des donn´ees nich´ees. Des donn´ees pseudoal´eatoires sont g´en´er´ees avec R et analys´ees avec des r´egressions multiniveaux afin de d´emontrer la valeur ajout´ee de consid´erer la hi´erarchisation des donn´ees quant `a la validit´e des r´esultats. De plus, cet article fournit, ´etape par ´etape, la syntaxe R pour faciliter l’utilisation des analyses multiniveaux et l’adaptation de celles-ci aux donn´ees des lecteurs.