<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Comme je suis novice en analyse multivariée, cette opération devrait être simple: lorsqu’on effectue une analyse pas à pas pour une analyse discriminante entre deux groupes, pourquoi existe-t-il un ensemble de valeurs p> F lorsque toutes les caractéristiques sont cochées et un ensemble totalement différent lorsque ils sont tous cochés?
Bonjour cormac ,
Faites-vous référence aux différents ensembles de valeurs Prob> F aux différentes étapes de l'analyse par étapes?
Vous pouvez en savoir plus sur l'option de sélection de variable pas à pas dans Discriminant ici: Groupes discriminants .
Les informations suivantes figureront dans la documentation de JMP12, et je pense que cela vous aidera à comprendre la provenance des ratios F et des valeurs p.
Lorsque vous entrez ou supprimez des variables du modèle, les valeurs du ratio F et de la probabilité> F sont mises à jour en fonction d'une analyse du modèle de covariance avec la structure suivante:
• La covariable considérée est la réponse.
• Les covariables déjà entrées dans le modèle sont des prédicteurs.
• La variable de groupe est un prédicteur.
Les valeurs pour le rapport F et Prob> F données dans le rapport pas à pas sont le rapport F et la valeur p pour l'analyse du test de covariance pour la variable de groupe. L'analyse du test de covariance pour la variable de groupe est un indicateur de son pouvoir discriminant par rapport à la covariable considérée.
Cordialement,
Michael
