Le modèle de régression linéaire est basé sur une série de données constituée de mesures uniques sur différents individus ; il ne tient pas compte de la variabilité intra individuelle.
Le modèle à effets aléatoires ANOVA est basé sur des hypothèses très restrictives concernant la variance et l’influence de certains facteurs sur le niveau d’exposition.
Le modèle linéaire à effets mixtes est une méthode statistique combinant les 2 précédents modèles, permettant de prédire l’exposition professionnelle pour les facteurs à effet fixe et en tenant compte des effets aléatoires.
Ces méthodes font penser aux facteurs de confusion dont il faut tenir compte dans les études épidémiologiques. Les facteurs de confusion sont des variables explicatives de la variable dépendante ou expliquée.
Les modèles permettent de fournir les paramètres entrant en compte pour déterminer l’exposition individuelle, de la façon la plus exhaustive possible, l’exposition étant une variable aléatoire (variabilité inter/intra individuelle).