Cet article propose un guide exhaustif, rigoureux et didactique destin\u00e9 aux chercheurs, doctorants et analystes de donn\u00e9es d\u00e9sireux de ma\u00eetriser l’impl\u00e9mentation, l’\u00e9valuation et l’interpr\u00e9tation de la r\u00e9gression quadratique sous le logiciel Stata<\/a>. Depuis l’ancrage \u00e9pist\u00e9mologique de la non-lin\u00e9arit\u00e9 jusqu’aux subtilit\u00e9s du calcul diff\u00e9rentiel appliqu\u00e9 \u00e0 l’identification du point d’inflexion empirique via la commande nlcom<\/em>, en passant par le centrage sur la moyenne, les tests diagnostiques d’homosc\u00e9dasticit\u00e9 et la r\u00e9daction des r\u00e9sultats selon les normes de l’American Psychological Association (APA)<\/a>, chaque \u00e9tape est diss\u00e9qu\u00e9e avec minutie. L’objectif est de fournir un cadre d’analyse complet permettant d’extraire toute la richesse explicative de vos donn\u00e9es empiriques sans jamais sacrifier la robustesse statistique.<\/p>\n Le postulat d’invariance de l’effet marginal, sur lequel repose l’ensemble des mod\u00e9lisations lin\u00e9aires classiques par les moindres carr\u00e9s ordinaires, stipule que l’impact d’une augmentation unitaire de la variable pr\u00e9dictive X<\/em> sur la variable de r\u00e9ponse Y<\/em> demeure strictement identique sur l’int\u00e9gralit\u00e9 du continuum de mesure. Dans l’\u00e9tude des comportements humains, une telle hypoth\u00e8se rel\u00e8ve bien souvent de la fiction th\u00e9orique. Les structures psychologiques et biologiques op\u00e8rent selon des boucles de r\u00e9troaction qui induisent des effets de saturation, des \u00e9tats d’\u00e9puisement des ressources cognitives et des m\u00e9canismes de compensation adaptative. D\u00e8s lors, imaginer que le passage de 10 \u00e0 20 heures de travail hebdomadaires produit le m\u00eame incr\u00e9ment psychologique que le passage de 50 \u00e0 60 heures constitue une aberration conceptuelle.<\/p>\n Les manifestations empiriques des effets de seuil et de plafonnement abondent dans la litt\u00e9rature scientifique en psychologie cognitive et sociale. \u00c0 titre d’exemple canonique, la c\u00e9l\u00e8bre loi de Yerkes-Dodson<\/a> formul\u00e9e d\u00e8s 1908 d\u00e9montre avec \u00e9clat que la relation reliant le niveau d’\u00e9veil physiologique ou de stress \u00e0 la performance cognitive adopte une trajectoire curvilin\u00e9aire non monotone : un niveau d’activation trop faible engendre apathie et inattention, un niveau mod\u00e9r\u00e9 optimise les facult\u00e9s attentionnelles et mn\u00e9siques, tandis qu’un niveau excessif pr\u00e9cipite l’effondrement des performances par hyperr\u00e9activit\u00e9 anxieuse et surcharge cognitive.<\/p>\n Cette logique non lin\u00e9aire s’applique avec une pertinence \u00e9clatante \u00e0 la dynamique reliant la charge de travail hebdomadaire et la satisfaction de vie. L’inactivit\u00e9 forc\u00e9e ou le sous-emploi prive l’individu de rep\u00e8res temporels structurants, de reconnaissance sociale et de revenus ad\u00e9quats, d\u00e9t\u00e9riorant le sentiment de bien-\u00eatre. \u00c0 l’inverse, un volume de travail mod\u00e9r\u00e9 et pr\u00e9visible favorise le sentiment d’auto-efficacit\u00e9 et l’accomplissement personnel. Toutefois, lorsque l’engagement temporel d\u00e9passe un seuil d’\u00e9puisement physiologique, les conflits entre vie professionnelle et vie personnelle s’exacerbent, induisant stress chronique, d\u00e9tresse psychologique et \u00e9rosion progressive du bonheur global. Mod\u00e9liser cette relation par une droite reviendrait \u00e0 \u00e9craser cette r\u00e9alit\u00e9 sous une moyenne trompeuse, masquant la pr\u00e9sence fondamentale d’une zone optimale d’\u00e9panouissement humain.<\/p>\n Afin de capturer math\u00e9matiquement ces variations de pente sans quitter l’architecture param\u00e9trique de l’estimation lin\u00e9aire, le chercheur a recours \u00e0 la fonction polynomiale de second degr\u00e9. L’\u00e9quation structurelle de la r\u00e9gression quadratique s’\u00e9nonce selon la formulation suivante :<\/p>\n Y = β0<\/sub> + β1<\/sub>X + β2<\/sub>X2<\/sup> + ε<\/em><\/p>\n Dans cette formulation rigoureuse, Y<\/em> repr\u00e9sente la variable d\u00e9pendante continue (par exemple, le score standardis\u00e9 de bonheur ou de satisfaction de vie), X<\/em> figure le pr\u00e9dicteur continu non transform\u00e9 (les heures hebdomadaires travaill\u00e9es), X2<\/sup><\/em> d\u00e9signe la composante quadratique obtenue par \u00e9l\u00e9vation au carr\u00e9 de la variable explicative, et ε<\/em> incarne le terme d’erreur stochastique r\u00e9siduelle distribu\u00e9 de mani\u00e8re ind\u00e9pendante et identique. Les param\u00e8tres β0<\/sub><\/em>, β1<\/sub><\/em> et β2<\/sub><\/em> constituent les coefficients de r\u00e9gression \u00e0 estimer par la m\u00e9thode des moindres carr\u00e9s.<\/p>\n Le param\u00e8tre quadratique β2<\/sub><\/em> joue un r\u00f4le fondamental d’acc\u00e9l\u00e9ration ou de d\u00e9c\u00e9l\u00e9ration du taux de variation de Y<\/em> par rapport \u00e0 X<\/em>. Math\u00e9matiquement, alors que dans une r\u00e9gression simple la d\u00e9riv\u00e9e premi\u00e8re de l’\u00e9quation correspond au coefficient constant β1<\/sub><\/em>, la d\u00e9riv\u00e9e premi\u00e8re de la r\u00e9gression quadratique s’exprime sous la forme diff\u00e9rentielle :<\/p>\n dY \/ dX = β1<\/sub> + 2β2<\/sub>X<\/em><\/p>\n Cette d\u00e9rivation met en exergue le fait ind\u00e9niable que la pente locale de la relation n’est plus fixe, mais d\u00e9pend explicitement de la valeur sp\u00e9cifique prise par X<\/em>. Le sens de la concavit\u00e9 de la parabole ainsi mod\u00e9lis\u00e9e est d\u00e9termin\u00e9 de fa\u00e7on exclusive par le signe alg\u00e9brique associ\u00e9 au terme β2<\/sub><\/em>. Un coefficient β2<\/sub><\/em> n\u00e9gatif conf\u00e8re \u00e0 la courbe une courbure concave, orient\u00e9e vers le bas, typique d’une relation en \u00ab U invers\u00e9 \u00bb mat\u00e9rialisant un sommet maximal. Inversement, un coefficient β2<\/sub><\/em> positif engendre une courbure convexe, orient\u00e9e vers le haut, caract\u00e9ristique d’une trajectoire en \u00ab U \u00bb traduisant l’existence d’un plancher ou d’un creux minimal.<\/p>\n Il est crucial de dissiper une confusion th\u00e9orique fr\u00e9quente : bien que la fonction mod\u00e9lis\u00e9e soit indubitablement non lin\u00e9aire au regard de la variable explicative X<\/em>, le mod\u00e8le demeure strictement un mod\u00e8le lin\u00e9aire<\/a> du point de vue de ses param\u00e8tres. En effet, l’\u00e9quation demeure une combinaison lin\u00e9aire des coefficients β<\/em>, ce qui autorise l’application directe des propri\u00e9t\u00e9s g\u00e9om\u00e9triques et probabilistes du th\u00e9or\u00e8me de Gauss-Markov et la pr\u00e9servation int\u00e9grale des algorithmes de r\u00e9solution matricielle usuels sous Stata.<\/p>\n L’introduction d’un terme polynomial au sein d’un protocole d’analyse quantitative ne doit en aucun cas r\u00e9sulter d’une d\u00e9marche purement opportuniste de fouille de donn\u00e9es, mais proc\u00e9der imp\u00e9rativement de la v\u00e9rification d’hypoth\u00e8ses th\u00e9oriques pr\u00e9alablement formul\u00e9es. En psychologie empirique, ces propositions prennent la forme d’hypoth\u00e8ses directionnelles dites curvilin\u00e9aires. Par exemple, le chercheur \u00e9mettra formellement l’hypoth\u00e8se suivante : \u00ab La relation entre la charge horaire hebdomadaire et la satisfaction psychologique adopte une forme de U invers\u00e9, telle que le bien-\u00eatre s’accro\u00eet initialement avec les heures travaill\u00e9es jusqu’\u00e0 atteindre un sommet optimal, au-del\u00e0 duquel un investissement temporel suppl\u00e9mentaire produit un d\u00e9clin progressif de la satisfaction \u00bb.<\/p>\n Sur le plan analytique, la validation d’une telle proposition th\u00e9orique requiert une double d\u00e9monstration statistique. D’une part, le chercheur doit \u00e9valuer le gain d’ajustement empirique apport\u00e9 par l’introduction du terme quadratique par rapport au mod\u00e8le rectiligne de base. Ce gain se mat\u00e9rialise par une augmentation statistiquement significative de la proportion de variance expliqu\u00e9e et par le rejet de l’hypoth\u00e8se nulle d’absence de courbure. D’autre part, la localisation math\u00e9matique du point critique doit imp\u00e9rativement s’inscrire \u00e0 l’int\u00e9rieur des bornes effectives de distribution de l’\u00e9chantillon observ\u00e9, sous peine de d\u00e9crire un artefact de mod\u00e9lisation non g\u00e9n\u00e9ralisable.<\/p>\n Enfin, cette ambition explicative doit constamment \u00eatre temp\u00e9r\u00e9e par le principe de parcimonie scientifique ou rasoir d’Ockham. L’\u00e9l\u00e9vation de l’ordre polynomial \u00e0 des degr\u00e9s sup\u00e9rieurs (cubique, quartique) permet m\u00e9caniquement d’augmenter le coefficient d’ajustement, mais au prix d’un risque \u00e9lev\u00e9 de surajustement statistique. Ce surapprentissage capture le bruit al\u00e9atoire propre \u00e0 l’\u00e9chantillon au d\u00e9triment de la r\u00e9plicabilit\u00e9 du mod\u00e8le, tout en g\u00e9n\u00e9rant des ondulations math\u00e9matiques d\u00e9nu\u00e9es de toute plausibilit\u00e9 psychologique.<\/p>\n La reproductibilit\u00e9 computationnelle constitue l’un des piliers cardinaux de la recherche contemporaine. Avant d’ex\u00e9cuter la moindre commande statistique, le chercheur travaillant sous Stata doit structurer rigoureusement son environnement d’analyse par l’interm\u00e9diaire d’un script textuel automatis\u00e9 ou fichier do-file<\/em>. Ce fichier constitue la m\u00e9moire vivante de l’int\u00e9gralit\u00e9 du protocole de traitement, garantissant qu’un relecteur ind\u00e9pendant ou l’auteur lui-m\u00eame puisse reproduire \u00e0 l’identique chaque \u00e9tape analytique \u00e0 partir des donn\u00e9es brutes.<\/p>\n L’initialisation syst\u00e9matique de la session implique la configuration explicite du r\u00e9pertoire de travail \u00e0 l’aide de la commande cd<\/em> (change directory). Cette commande oriente Stata vers l’espace disque d\u00e9di\u00e9 au projet, simplifiant les appels ult\u00e9rieurs de fichiers et la sauvegarde des art\u00e9facts sans n\u00e9cessiter la r\u00e9p\u00e9tition fastidieuse de chemins d’acc\u00e8s absolus. Parall\u00e8lement, l’usage des commandes clear all<\/em> et set more off<\/em> permet respectivement de vider la m\u00e9moire vive de toute variable r\u00e9siduelle susceptible de corrompre l’ex\u00e9cution et de fluidifier le d\u00e9filement ininterrompu des sorties dans la fen\u00eatre des r\u00e9sultats.<\/p>\n L’archivage des analyses s’op\u00e8re par l’ouverture formelle d’un fichier journal d’enregistrement \u00e0 l’aide de la commande log using<\/em>. En associant l’option replace<\/em>, le chercheur s’assure que chaque nouvelle ex\u00e9cution actualise proprement le compte-rendu textuel de la session. Ce fichier journal consigne les lignes de code ex\u00e9cut\u00e9es, les tableaux statistiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ainsi que les \u00e9ventuels messages d’erreur du compilateur, offrant une tra\u00e7abilit\u00e9 indispensable lors de la r\u00e9daction finale du manuscrit scientifique.<\/p>\n Pour illustrer de mani\u00e8re concr\u00e8te l’impl\u00e9mentation de la r\u00e9gression quadratique sous Stata, nous nous appuierons sur un jeu de donn\u00e9es exp\u00e9rimental issu d’une enqu\u00eate men\u00e9e aupr\u00e8s de professionnels de divers secteurs d’activit\u00e9. Ce corpus synth\u00e9tise deux m\u00e9triques fondamentales : le volume hebdomadaire moyen d’heures consacr\u00e9es aux activit\u00e9s professionnelles (not\u00e9 heures<\/em>) et le niveau global de bonheur et d’\u00e9panouissement ressenti (not\u00e9 bonheur<\/em>), mesur\u00e9 \u00e0 l’aide d’une \u00e9chelle psychom\u00e9trique standardis\u00e9e allant de 0 \u00e0 100 points.<\/p>\n Bien que les petits effectifs puissent \u00eatre saisis interactivement via l’\u00e9diteur de donn\u00e9es graphique activable par la commande edit<\/em>, la m\u00e9thodologie scientifique moderne privil\u00e9gie l’importation programmatique directe. Les donn\u00e9es brutes structur\u00e9es sous forme tabulaire (formats texte d\u00e9limit\u00e9 ou tableurs de type CSV) s’int\u00e8grent sans heurt \u00e0 l’aide de la commande import delimited<\/em>, laquelle permet de sp\u00e9cifier le d\u00e9limiteur exact de colonnes et de traiter la premi\u00e8re ligne comme les \u00e9tiquettes nominales des variables.<\/p>\n D\u00e8s le chargement des donn\u00e9es, la standardisation du corpus impose l’attribution d’\u00e9tiquettes s\u00e9mantiques formelles \u00e0 l’aide des commandes label variable<\/em>. Cette op\u00e9ration conf\u00e8re une lisibilit\u00e9 imm\u00e9diate aux sorties graphiques et analytiques ult\u00e9rieures en substituant aux acronymes condens\u00e9s des d\u00e9signations compl\u00e8tes telles que \u00ab Nombre d’heures de travail par semaine \u00bb ou \u00ab Score composite de satisfaction de vie \u00bb.<\/p>\n Une mod\u00e9lisation polynomiale s’av\u00e9rant particuli\u00e8rement sensible aux d\u00e9viations extr\u00eames de distribution en raison de l’amplification g\u00e9om\u00e9trique induite par l’\u00e9l\u00e9vation \u00e0 la puissance deux, une inspection descriptive exhaustive des donn\u00e9es s’av\u00e8re incontournable. Cette v\u00e9rification s’op\u00e8re par l’invocation de la commande describe<\/em> pour examiner le typage des variables (num\u00e9rique versus textuel) et de la commande summarize<\/em> assortie de l’option detail<\/em>.<\/p>\n Cette exploration permet de valider l’\u00e9tendue th\u00e9orique des \u00e9chelles de mesure. Pour la variable heures<\/em>, il convient de s’assurer que les valeurs minimales et maximales s’inscrivent dans des limites physiologiques r\u00e9alistes (par exemple entre 10 et 75 heures hebdomadaires), \u00e9cartant ainsi toute erreur de saisie typographique telle qu’une valeur aberrante de 400 heures. De m\u00eame, les scores de la variable bonheur<\/em> doivent strictement demeurer compris entre les bornes inf\u00e9rieure (0) et sup\u00e9rieure (100) du bar\u00e8me psychom\u00e9trique utilis\u00e9.<\/p>\n Le traitement des donn\u00e9es manquantes doit \u00eatre document\u00e9 avec une rigueur absolue selon les normes m\u00e9thodologiques en vigueur. Sous Stata, l’omission d’une r\u00e9ponse est cod\u00e9e par un point typographique repr\u00e9sentant la valeur syst\u00e8me manquante. L’analyste doit v\u00e9rifier si la commande descriptive r\u00e9v\u00e8le des taux d’attrition \u00e9lev\u00e9s ou asym\u00e9triques. Dans le cadre de ce tutoriel, nous postulerons que les donn\u00e9es manquantes sont absentes de mani\u00e8re compl\u00e8tement al\u00e9atoire, permettant une estimation non biais\u00e9e par la m\u00e9thode d’exclusion par liste int\u00e9gr\u00e9e par d\u00e9faut dans les routines d’estimation matricielle.<\/p>\n La premi\u00e8re d\u00e9marche d’un chercheur face \u00e0 des donn\u00e9es bivari\u00e9es continues doit imp\u00e9rativement \u00eatre graphique. Le calcul pr\u00e9matur\u00e9 de coefficients de corr\u00e9lation lin\u00e9aire de Pearson peut s’av\u00e9rer trompeur : si la relation sous-jacente d\u00e9crit une parabole parfaitement sym\u00e9trique en forme de cloche, le coefficient de Pearson r<\/em> sera \u00e9gal \u00e0 z\u00e9ro, conduisant le praticien non averti \u00e0 conclure faussement \u00e0 l’absence de toute d\u00e9pendance statistique entre les deux construits.<\/p>\n Sous Stata, la g\u00e9n\u00e9ration d’un nuage de points bivari\u00e9 s’effectue via la commande fondamentale scatter<\/em>, en d\u00e9signant en premier lieu la variable d\u00e9pendante suivie de la variable explicative. Pour optimiser la lisibilit\u00e9 acad\u00e9mique, l’analyste enrichit l’instruction de base par des options de personnalisation esth\u00e9tique contr\u00f4lant la forme et la coloration des marqueurs, ainsi que la labellisation explicite des axes d’ordonn\u00e9es et d’abscisses.<\/p>\n L’inspection visuelle attentive de la dispersion des observations permet de d\u00e9celer intuitivement les ruptures de lin\u00e9arit\u00e9. Lorsque les points situ\u00e9s aux faibles valeurs d’heures de travail affichent des niveaux de bonheur modestes, que ceux correspondant aux valeurs m\u00e9dianes culminent aux \u00e9chelons sup\u00e9rieurs de l’axe vertical, et que les individus d\u00e9clarant des volumes horaires excessifs retombent vers des scores de satisfaction d\u00e9prim\u00e9s, la configuration parabolique globale s’impose \u00e0 l’observation clinique avant m\u00eame l’engagement formel des calculs inf\u00e9rentiels.<\/p>\n Afin de confirmer que l’intuition visuelle ne r\u00e9sulte pas d’un biais de confirmation perceptif, il est hautement recommand\u00e9 de superposer au nuage de points un estimateur de lissage local non param\u00e9trique. La technique lowess<\/a> (locally weighted scatterplot smoothing) ajuste des r\u00e9gressions locales pond\u00e9r\u00e9es en chaque point du domaine sans imposer la moindre contrainte structurelle ni postuler a priori une forme math\u00e9matique globale (lin\u00e9aire, quadratique ou logistique).<\/p>\n La confrontation directe s’op\u00e8re en mobilisant la commande combin\u00e9e twoway<\/em> de Stata, qui autorise la superposition graphique de multiples couches analytiques. En associant au sein d’une m\u00eame instruction l’estimateur non param\u00e9trique lowess<\/em>, la droite d’ajustement lin\u00e9aire issue des moindres carr\u00e9s lfit<\/em>, et la courbe d’ajustement quadratique qfit<\/em>, le chercheur dispose d’un outil d’arbitrage visuel d’une puissance redoutable.<\/p>\n Si la courbe issue de l’algorithme lowess<\/em> \u00e9pouse fid\u00e8lement l’inflexion parabolique de la ligne quadratique qfit<\/em> tout en s’\u00e9cartant nettement de la rigidit\u00e9 de la droite lfit<\/em>, la justification empirique de la transition vers une mod\u00e9lisation non lin\u00e9aire de second degr\u00e9 est \u00e9tablie de fa\u00e7on irr\u00e9futable. Cette d\u00e9marche exploratoire pr\u00e9liminaire conf\u00e8re une solidit\u00e9 m\u00e9thodologique inattaquable \u00e0 la sp\u00e9cification statistique subs\u00e9quente.<\/p>\n Sur le plan pratique, l’int\u00e9gration d’un terme polynomial dans un mod\u00e8le d’analyse sous Stata peut s’effectuer selon deux approches distinctes. La m\u00e9thode historique et manuelle consiste \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer pr\u00e9alablement dans l’espace de donn\u00e9es une nouvelle variable num\u00e9rique correspondant au carr\u00e9 exact de la variable explicative d’origine. Cette transformation s’ex\u00e9cute \u00e0 l’aide de l’instruction generate heures2 = heures^2<\/em>.<\/p>\n Bien que cette d\u00e9marche apparaisse intuitive et \u00e9l\u00e9mentaire, elle pr\u00e9sente plusieurs \u00e9cueils m\u00e9thodologiques notables. Sur le plan informatique, la cr\u00e9ation d’une variable statique \u00e9l\u00e8ve le risque de d\u00e9calage d’arrondi num\u00e9rique si la pr\u00e9cision de stockage n’est pas calibr\u00e9e avec soin (utilisation recommand\u00e9e du type de stockage double<\/em>). Plus grave encore, le logiciel traite la variable transform\u00e9e heures2<\/em> comme une entit\u00e9 compl\u00e8tement autonome et ind\u00e9pendante de heures<\/em>.<\/p>\n Cette d\u00e9connexion structurelle paralyse l’utilisation des commandes avanc\u00e9es de post-estimation post-r\u00e9gression, notamment le calcul automatique des effets marginaux via la suite d’instructions margins<\/em>. Ne reconnaissant pas que heures2<\/em> est fonctionnellement li\u00e9e \u00e0 heures<\/em>, l’algorithme sous-jacent traiterait une d\u00e9rivation partielle de heures<\/em> en maintenant heures2<\/em> constante, ce qui constitue une impossibilit\u00e9 math\u00e9matique absolue et fausse irr\u00e9m\u00e9diablement le calcul des pentes instantan\u00e9es.<\/p>\n Pour pallier ces limitations intrins\u00e8ques, les versions modernes de Stata ont introduit une syntaxe d’op\u00e9rateurs factoriels extraordinairement sophistiqu\u00e9e et \u00e9l\u00e9gante. Plut\u00f4t que de saturer le jeu de donn\u00e9es avec des colonnes de puissances calcul\u00e9es manuellement, le chercheur sp\u00e9cifie directement la nature polynomiale de la variable au sein m\u00eame de la commande d’estimation gr\u00e2ce \u00e0 l’op\u00e9rateur continu c.<\/em> et au double di\u00e8se ##<\/em>.<\/p>\n En formulant la r\u00e9gression sous la syntaxe unifi\u00e9e regress bonheur c.heures##c.heures<\/em>, Stata proc\u00e8de \u00e0 une double op\u00e9ration interne : il int\u00e8gre simultan\u00e9ment le terme lin\u00e9aire simple (not\u00e9 c.heures<\/em>) et le terme quadratique d’interaction avec lui-m\u00eame (not\u00e9 c.heures#c.heures<\/em>). Cette notation pr\u00e9serve explicitement le lien math\u00e9matique ombilical reliant le terme de premier degr\u00e9 \u00e0 son extension quadratique.<\/p>\n1. Fondements th\u00e9oriques de la r\u00e9gression quadratique en sciences psychologiques<\/h2>\n
1.1 Limites de la lin\u00e9arit\u00e9 dans l’\u00e9tude des comportements humains<\/h3>\n
![\"Example](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata1.png\")
1.2 Formulation math\u00e9matique du polyn\u00f4me de second degr\u00e9<\/h3>\n
![\"Example](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata2.png\")
1.3 Objectifs analytiques et hypoth\u00e8ses de recherche<\/h3>\n
2. Pr\u00e9paration de l’environnement de travail et structuration des donn\u00e9es sous Stata<\/h2>\n
2.1 Initialisation de la session et gestion des fichiers do-file<\/h3>\n
2.2 Saisie et importation du jeu de donn\u00e9es exp\u00e9rimental<\/h3>\n
![\"Quadratic](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata3.png\")
2.3 Nettoyage et inspection descriptive initiale des variables<\/h3>\n
3. Exploration visuelle pr\u00e9liminaire de la curvilin\u00e9arit\u00e9<\/h2>\n
3.1 G\u00e9n\u00e9ration de graphiques de dispersion bivari\u00e9s<\/h3>\n
![\"Quadratic](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata4.png\")
3.2 Superposition d’ajustements locaux non param\u00e9triques<\/h3>\n
4. Sp\u00e9cification math\u00e9matique et cr\u00e9ation du terme quadratique dans Stata<\/h2>\n
4.1 Approche manuelle par transformation de variable<\/h3>\n
4.2 Approche moderne via la syntaxe des variables indicatrices de Stata<\/h3>\n
![\"Quadratic](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata5.png\")
![\"Quadratic](\"http:\/\/french.arabpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quadRegStata6.png\")