Using multilevel models is not just a matter of statistical adjustment. Illustrations in the educational field

Cet article présente les principes essentiels de la modélisation multiniveau pour l’étude de données hiérarchiques. Il montre comment concevoir des expérimentations dans de tels cas, en prêtant une attention particulière à la notion d’effet minimum détectable. L’article montre aussi comment spécifier un modèle multiniveau et comment interpréter ses estimations. Il est affirmé que les modèles multiniveaux ne sont pas qu’un moyen de mieux ajuster statistiquement les données ; ce sont des outils heuristiques puissants et flexibles qui encouragent les chercheurs à explorer des questions qui étaient ignorées ou considérées comme des nuisances par les modèles classiques. Deux exemples empiriques dans le champ éducatif sont présentés : le premier utilise des données expérimentales sur la réduction de la taille des classes et le second utilise des données d’enquête sur l’acquisition des mathématiques.