MANOVA

Le MANOVA ou “Multivariate Analysis of Variance” ressemble beaucoup à une analyse de variance traditionnelle. La seule différence réside dans le fait que plusieurs variables dépendantes sont simultanément présentes. L’analyse examine s’il y a des effets principaux et d’interaction des facteurs sur l’ensemble de ces variables considérées dans leur ensemble. Cette méthode est utile lorsque l’on possède plusieurs mesures différentes d’un construct, ou de constructs voisins. Par exemple, on pourrait imaginer que l’on dispose de différentes mesures de l’attitude vis-à-vis des homosexuels: des mesures émotionnelles, de stéréotypes, évaluatives, etc. Dans une étude sur le comportement non verbal, on pourrait par exemple, examiner simultanément différents indices de “distanciation”: le nombre de fois que la personne s’est croisée les bras, la distance corporelle, l’inclinaison du torse, etc. Bien que ces mesures soient différentes, elles sont susceptibles d’être fort corrélées. Il est dès lors envisageable de les incorporer dans un MANOVA. Si on observe un effet de la variable indépendante, cela signifiera que la distance corporelle est globalement affectée par cette variable sans que l’on sache nécessairement quel(s) indice(s) est (sont) affectés par cette variable.

Remarque: Remarquons que l’analyse de variance à mesures répétées est un cas particulier de MANOVA. Sa particularité réside dans le fait qu’on s’intéresse à l’effet d’une variable intra-sujets (répétée). Ceci n’est pas une nécessité dans une MANOVA: par exemple dans l’exemple ci-dessus, on ne cherche pas à savoir si les mesures de stéréotypes diffèrent en moyenne des mesures émotionnelles. Cela n’aurrait pas nécessairement un sens dès lors que ces deux types de mesures sont susceptibles d’avoir été récoltées sur des échelles différente

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