Je m'excuse si quelque chose me manque ou si cela a déjà été demandé, mais je ne pouvais pas trouver ce problème dans les discussions précédentes et cela me vexait depuis un moment. Fondamentalement, j'ai élaboré un modèle de régression linéaire pour un jeu de données et obtenu de bons résultats significatifs (présentés ci-dessous à droite). Quelques heures plus tard, alors que je travaillais sur un autre modèle, j’ai accidentellement ajouté la même variable de réponse qu’auparavant à la place de la nouvelle variable que j’essayais de mesurer. Cependant, quelque chose n'allait pas avec le modèle résultant. Quand je l'ai réduit aux mêmes effets qu'auparavant pour vérifier, j'ai obtenu un résultat très différent (montré ci-dessous à gauche).
Des idées sur ce qui pourrait être la cause? Au début, je pensais que c'était le résultat de ma dissimulation / exclusion de certains points de données clés dans l'intervalle. Cependant, le basculement de l'inclusion de divers points de données semble entraîner un changement correspondant dans les valeurs p du modèle droit (d'origine), mais pas du modèle gauche, qui reste constant pour une raison quelconque. J'ai vérifié deux fois et tous les types de données sont les mêmes pour les deux - c'est le même ensemble de données, autant que je sache. Le champ R-carré vide à droite, ainsi que le fait que les degrés de liberté diffèrent d’une unité, indiquent que quelque chose ne va pas ici, mais je n’ai aucune idée de quoi. Toute idée serait utile!
L'interception est supprimée sur le modèle de droite. Vous devez avoir coché par inadvertance la case demandant un modèle sans interception. Cela provoque tous vos changements.
