Bonjour,
J'ai un modèle mixte, où j'ai évalué sur une analyse univariante par Pearson pour les variables catégorielles ou la régression logistique pour la signification des variables continues pour un résultat binaire (par exemple, la mortalité).
Mettre ces variables (continues et catégorielles) dans une analyse multivariée me montre un certain effet, en utilisant l'option "Fit Model" et "Nominal Logistic" avec une élimination manuelle ultérieure jusqu'à ce que tout p<0,05.
Maintenant, certains amis statisticiens m'ont dit, je ne peux pas utiliser des variables catégorielles et continues dans la même analyse multivariée, et je devrais plutôt catégoriser mes variables continues en variables catégorielles (par exemple divisées par intervalles interquartiles) et utiliser celles-ci, uniquement des variables catégorielles dans la régression multivariée. Ou vice versa, je devrais exclure mes variables catégorielles du modèle et n'utiliser que des variables continues.
Que pensent les gens ? - Tout conseil très apprécié. Merci beaucoup Marc
Si je comprends bien votre message d'origine, vous essayez d'adapter un modèle de régression logistique nominal avec une réponse catégorique (binaire) et des prédicteurs continus et catégoriques ? Si tel est le cas, il n'y a aucune raison pour que vous ne puissiez pas utiliser JMP pour s'adapter à ce style de modèle. Ainsi que de nombreuses autres méthodes de modélisation allant des réseaux de neurones à la plate-forme de partition dans JMP également. Voici un exemple rapide utilisant le tableau de données diabetes.jmp fourni dans le répertoire d'exemples de données JMP et un lien vers la documentation en ligne de JMP.
https://www.jmp.com/support/help/14-2/launch-the-nominal-and-ordinal-logistic-personal.shtml
