Évaluation de la colinéarité des variables catégorielles et/ou des résultats binairesJe cherche à évaluer la colinéarité entre des variables catégorielles à inclure dans une régression logistique nominale multivariable. Je comprends que le VIF soit utile à cet effet, mais je ne parviens pas à trouver de VIF pour des variables catégorielles ou un résultat binaire. D'autres méthodes, comme LASSO, ont été moins proactives. Existe-t-il un moyen, avec ou sans LASSO, d'évaluer la colinéarité ? Merci !Modélisation statistique avancéeExploration et visualisation des donnéesObjet : Évaluation de la colinéarité des variables catégorielles et/ou des résultats binairesDepuis la boîte de dialogue « Ajuster le modèle », avez-vous essayé de passer à la régression généralisée ? Vous pouvez alors affirmer que la réponse a une distribution binomiale. Cela devrait vous donner un ajustement très similaire à la régression logistique nominale et vous permet d'examiner le tableau « Corrélation des estimations ». Vous pouvez l'utiliser pour comprendre la colinéarité. Vous pouvez également étudier la colinéarité des effets principaux en utilisant « Méthodes multivariées > Multivarié ».
Objet : Évaluation de la colinéarité des variables catégorielles et/ou des résultats binairesSalut @gstins @gstins ,
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Outre la solution proposée par @Dan_Obermiller , une astuce possible pour évaluer la colinéarité à l'aide des valeurs VIF consiste à créer une colonne numérique fictive aléatoire, à ajuster un modèle de régression multivariée et à afficher les valeurs VIF des variables du modèle. Voir « Comment examiner le VIF dans un rapport de régression généralisée ? » et la réponse de @cwillden .
Les VIF sont calculés uniquement à l'aide des valeurs des données/facteurs d'entrée (voir l'équation ici : Estimations des paramètres pour les prédicteurs d'origine ), donc quel que soit le type de réponse, vous pouvez toujours calculer et analyser les valeurs VIF.
J'espère que cette solution de contournement pourra vous aider,
