Quelle est la meilleure façon d'analyser la relation entre une variable binaire et quantitative ?Salut, désolé si c'est une question vraiment nouvelle mais je travaille sur un ensemble de données pour la classe sur la relation entre la dépression et le sommeil. J'ai deux variables, la dépression avec une réponse oui/non, et le nombre moyen d'heures de sommeil pour chaque répondant (5,6,7,etc.). J'ai analysé les deux pour l'ANOVA et trouvé leur R au carré et la valeur P pour la relation, mais existe-t-il un meilleur test pour cette situation spécifique ? Je veux juste établir s'il existe un lien entre les deux variables et l'importance ou l'impact de la dépression sur le nombre moyen d'heures de sommeil.
Merci de votre aide
AnalytiqueRe : Quelle est la meilleure façon d'analyser la relation entre une variable binaire et quantitative ?Tout d'abord, je suggérerais de regarder les données - voir s'il semble qu'il y ait une relation (vous pouvez utiliser Graph Builder), avant de faire des tests.Si les heures de sommeil sont toutes des nombres entiers et n'ont pas trop de niveaux, je le rendrais nominal (ou ordinal) et utiliserais Fit Y (dépression) par X (heures de sommeil) et le tableau de contingence et le test du Chi carré s'appliqueraient .Si les heures de sommeil ne sont pas toutes des nombres entiers ou ont plusieurs niveaux (peu probable), alors vous pouvez le rendre continu et essayer d'adapter un modèle de régression logistique.Vous n'indiquez pas non plus la quantité de données dont vous disposez - cela pourrait avoir un impact sur l'analyse la plus susceptible de produire quelque chose de significatif.Mais je pense qu'il est toujours préférable de commencer par regarder les données.
