Toutes les variables étaient mesurées au niveau intervalle et sans erreur Toutes les variables...

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Normal P- P Plot of Regression Standardized Residual

Dependent Variable: visites med

Observed Cum Prob

1.00.75.50.250.00

Expect

ed C

um

Pro

b

1.00

.75

.50

.25

0.00

Standardized Residual

86420- 2

Standard

ized P

redic

ted V

alu

e

4

3

2

1

0

- 1

- 2

(a) postulats de base remplis(b) problème de non normalité(c) problème de non linéarité(d) problème de hétérocédasticité

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100

Nombre de visites

Count

Range

0

20

40

60

80

100

120

0 0.5 1 1.5 2

Log ( nombre des visites)

Count

Range

compute lvisite = lg10(v2+1).

0

20

40

60

80

100

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

Stress

Count

Range

0

20

40

60

80

100

0 5 10 15 20 25 30 35

SQRT (stress)

Count

Range

compute sqstress = sqrt(v5).

Normal P- P Plot of Regression Standardized Residual

Dependent Variable: LVISITE

Observed Cum Prob

1.00.75.50.250.00

Expect

ed C

um

Pro

b

1.00

.75

.50

.25

0.00

Standardized Residual

43210- 1- 2- 3

Standard

ized P

redic

ted V

alu

e3

2

1

0

- 1

- 2

- 3

Valeur critique X2 avec k df = 7.82

Valeurs extrêmes etdonnées influentes

Le pourcentage de la variance qui est unique à un prédicteur

Valeur problématique: 2

Valeur problématique: 30

SE

2

iY i'Y

n 32

1 jX iX 1x1x2

2

r

e

Y’

e

Y’

Table X Results for multiple repression of physical health, mental health andstress on the number of health visits to health professionals

Variables Numberof visits(lg) (DV)

PhysicalHealth(lg)

Stress(sqrt)

MentalHealth

B ß sr2

PhysicalHealth .59 1.040** .52 .19Stress .36 .32 0.016** .19 .03MentalHealth .36 .51 .38 .002 .02

Intercept=Mean 0.74 0.65 13.40 6.12SD 0.42 0.21 4.97 4.19 R2 = .38a

Adjusted R2 = .37R = .61**

** p < .01, a = Unique variability = .22; shared variability .16