<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'utilise un modèle nominal de régression logistique pour une variable de réponse (enceinte / non-enceinte). Mes variables indépendantes sont les suivantes: heure de l'insémination + type de production + interaction. Lorsque TOI (48, 52, 56h) est décrit comme une variable nominale, PT et l'interaction sont significatifs. Lorsque TOI est utilisé comme une variable ordinale, seule l'interaction est significative. Pourquoi est-ce pertinent pour l'analyse? Je pensais que le type de régression logistique à utiliser (nominal ou ordinal) était uniquement déterminé par la nature des données de la variable de réponse. Merci beaucoup pour toute aide que je peux obtenir.
Ian, il m'a fallu tout ce temps pour vous remercier ... Pardon. Nous avons beaucoup apprécié vos commentaires sur ma question. --Erick
Pour citer la section "Détails statistiques" du document "Ajustement de modèles linéaires" " Les facteurs marqués avec le type de modélisation ordinale sont codés différemment des facteurs nominaux. Les estimations des paramètres sont interprétées différemment, les tests sont différents et les moyennes des moindres carrés sont différentes. ".
Jeter un coup d'œil à:
http://www.jmp.com/support/help/The_Factor_Models.shtml#93454
pour tous les détails.
