Pourquoi n'y a-t-il pas d'estimation de la puissance pour la dernière catégorie de variables qualitatives?Dans Evaluer conception> Analyse de puissance, pourquoi n'y a-t-il pas d'estimation de puissance pour la dernière catégorie de variables catégorielles? Par exemple, posons vous avez une variable catégorielle X avec trois catégories. L'analyse de puissance résultante pour une expérience fournira une puissance pour X 1 et X 2 mais pas pour X 3. Pourquoi est-ce et comment puis-je savoir ce que c'est?
Re: Pourquoi n’existe-t-il aucune estimation de la puissance pour la dernière catégorie de variables qualitatives?JMP utilise le paramétrage des effets pour les prédicteurs catégoriels dans le prédicteur linéaire. Ce paramétrage signifie que pour un prédicteur de niveau k, seuls les paramètres k-1 sont estimés. Tous les k paramètres doivent totaliser à zéro, les premières estimations de k-1 sont donc libres, mais le dernier paramètre est fixé à -1 fois la somme des premières estimations de paramètres de k-1.
Comme il n'y a pas d'estimation, il n'y a pas de test. S'il n'y a pas de test, il n'y a pas de sens à alimenter.
Ce cas simple avec un seul facteur catégorique à 3 niveaux illustre votre situation et ce que j’ai expliqué. Notez que JMP indique également la puissance pour le terme entier ainsi que pour les paramètres individuels qui constituent un terme. Je trouve cela utile car je pense en termes d'effets, pas de niveaux.
Re: Pourquoi n’existe-t-il aucune estimation de la puissance pour la dernière catégorie de variables qualitatives? Merci Marc, ça a du sens.
Pour les futurs lecteurs, voici une bonne explication du paramétrage catégorique (codage des effets) qui met la réponse de Mark en contexte: https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-multiple-regression/mlr-with-categorical-predictors.html
