Bonjour.
Je sais qu'une question similaire a déjà été posée, mais aidez-moi à l'appliquer à mon modèle :
1. tester deux régressions - A versus B et A versus C (observations similaires n=1242)
2. Le modèle A par rapport à B a un Rcarré plus élevé et semble avoir une meilleure corrélation - mais un manque d'ajustement < 0,05
3. Le modèle A par rapport à C a un Rcarré inférieur et semble avoir un peu moins de corrélation - mais un manque d'ajustement > 0,05
4. Le tracé résiduel est assez similaire.
Pour le résultat complet réel, veuillez également consulter mon PDF ci-joint.
Ma question : Dois-je ignorer le modèle A versus B et conclure que A versus C est meilleur et plus approprié pour mon analyse ?
Sur la base d'un bref coup d'œil sur les modèles, j'ai l'impression que vous vous souciez trop des statistiques détaillées. Les 2 modèles me semblent presque identiques (regardez les graphiques bivariés, pas seulement les statistiques) - il y a clairement un très haut niveau de corrélation entre B et C. Votre compréhension scientifique favorise-t-elle un modèle plutôt qu'un autre ?
Ce qui ressort pour moi, ce sont les points de levier élevés à une valeur d'environ 70 (pour B et C - étrange qu'ils soient tous les deux sur la même échelle - sont-ils des mesures différentes de la même chose ?). Quoi qu'il en soit, je serais préoccupé par le degré d'effet de levier de ces points et leur influence globale sur la régression.
