Régression logit GLM et intervalles de confiance ajustés par FirthBonjour,
J'ai exécuté un modèle de régression logistique, via un GLM avec distribution binomiale et fonction de lien logit, avec ajustement de Firth car j'ai reçu un avertissement sur la quasi-séparation des données.
Je dois évaluer si ma variable d'intérêt (CHIP) est associée au résultat (j'ai une variable de réponse binaire), dans un modèle ajusté pour d'autres covariables.
Maintenant, j'exécute le modèle et j'obtiens une estimation de paramètre avec une valeur p significative, mais un intervalle de confiance pour la même estimation suffisamment grand pour inclure la valeur 0.
Ma question urgente est la suivante :
Comment dois-je interpréter cela ? Puis-je faire des déductions ou dois-je être plus prudent ?
Merci!
Ps. Je sais que le modèle pourrait être mal ajusté, mais c'est le mieux que je puisse faire pour le moment avec les données dont je dispose.
Exploration et visualisation des donnéesObjet : Régression logit GLM ajustée selon Firth et intervalles de confianceMerci Phil, tu m'as vraiment aidé !Objet : Régression logit GLM ajustée selon Firth et intervalles de confianceLa documentation d'aide de JMP nous indique qu'il s'agit d'intervalles de confiance de probabilité de profil. Je comprends que vous pouvez vous attendre à un certain écart entre ces valeurs et les valeurs p ChiSquare.
Dans ce cas, l'écart n'est pas très grand. La valeur p de cet effet est très proche de 0,05 et vos intervalles de confiance n'incluent que 0.
Ainsi, bien que vous puissiez utiliser la valeur p < 0,05 pour dire que CHIP est "significatif", vous ne pouvez pas dire que les intervalles de confiance vous disent quelque chose de complètement différent !
Objet : Régression logit GLM ajustée selon Firth et intervalles de confianceJ'ai oublié de joindre une capture d'écran. Le voici (c'est en italien)
