Bonjour,
Je complète un modèle de régression logistique avec plusieurs variables indépendantes. J'ai du mal à déterminer comment interpréter les estimations/tests produits par SAS.
J'avais lu que le "test de probabilité d'effet" avait la meilleure approximation de mes valeurs P pour déterminer la signification (puisque mon ensemble de données n'est pas assez grand pour le test de Wald) et utilisait les rapports de cotes pour déterminer quel était cet effet. Cependant, pour plusieurs valeurs, le test du rapport de vraisemblance de l'effet a déterminé la signification (Prob>ChiSq était inférieur à 0,05), mais l'IC à 95 % pour le rapport de cotes croise 1 (et n'est donc pas significatif). Comment interpréter ces différences ?
De plus, je voudrais m'assurer que le modèle a examiné si les valeurs des prédicteurs étaient réellement indépendantes. Comment testez-vous cela et que faites-vous si les variables "indépendantes" ne sont pas réellement indépendantes ?
Heureux d'envoyer des captures d'écran si nécessaire. Merci d'avance
Dans le tableau des rapports de cotes, JMP rapporte les valeurs p du chi carré de Wald et les limites de confiance de Wald. Cependant, dans le tableau Effect Tests, les tests de rapport de vraisemblance sont rapportés par défaut.Ils peuvent donc être différents des tests de Wald dans le tableau des rapports de cotes.Des tests d'effet Wald peuvent être demandés dans le triangle rouge.
Il existe un test appelé test de Hausman-Wu pour tester l'endogénéité d'une variable explicative.
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63939/HTML/default/viewer.htm#etsug_model_sect051.htm . Il n'est actuellement pas disponible dans JMP.
