La régression logistique permet de mesurer le lien statistique existant entre des variables expliquées (par exemple, les comportements de certains individus au sein d'une population) et des variables explicatives (par exemple, les caractéristiques socio-économiques de ces individus) lorsque ces variables sont discrètes (être une femme plutôt qu'un homme, avec un diplôme plutôt que sans, etc.). Les odds-ratios (ou rapports des chances relatives) constituent l'information centrale fournie par cette technique puisqu'ils mesurent, pour chaque variable explicative, un effet « pur » sur la variable expliquée, c'est-à-dire en contrôlant l'effet des autres variables explicatives, ce qui permet, notamment, de mettre l'analyse à l'abri des effets de structure.
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