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Message par philippe777 le Ven 23 Aoû 2013 - 14:47

Ma question est très simple. J'ai deux échantillons indépendants. Je vérifie à l'aide de l'analyse factorielle confirmatoire le "fit" de mon modèle qui comprend seulement 1 facteur. Ma question est donc, est-il pertinente d'utiliser l'indice AIC sur des échantillons indépendants, mais avec le même modèle à 1 facteur? C'est-à-dire est-il logique de comparer ces deux échantillions avec l'AIC.... et j'imagine que l'AIC devient alors inutile dans un modèle à 1 facteur?

Merci d'avance!

philippe777

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Message par droopy le Ven 23 Aoû 2013 - 15:03

Bonjour,

ma question à moi c'est : qu'est-ce que tu cherches à faire en comparant des AIC sur deux jeux de données indépendant ? Savoir que ton modèle colle mieux à tes données dans un cas que dans l'autre ?

Cordialement
droopy
droopy

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Message par philippe777 le Ven 23 Aoû 2013 - 16:18

Merci pour ta réponse,

En fait, je veux juste savoir si cela est théoriquement pertinent de les comparer ainsi..... C'est le même modèle pour les 2 échantillons. J'ai juste divisé l'échantillon en deux selon qu'il parle français ou anglais. Pour répondre à ta question oui, c'est mon but, mais je ne sais pas si théoriquement cela fait de sens.

Merci encore

philippe777

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Message par Nik le Lun 26 Aoû 2013 - 9:34

Bonjour,
mais je ne sais pas si théoriquement cela fait de sens.
Non ça n'a pas de sens théorique étant donné que la log-vraisemblance qui sert de base au calcul de l'AIC dépend des données. Donc si les données sont différentes alors la vraisemblance n'est plus établie sur les mêmes bases.

Le prérequis absolu pour comparer deux modèles c'est qu'ils soient estimés à partir des mêmes données. C'est d'ailleurs à peu près le seul point où tout le monde est d'accord quand on parcourt la littérature sur la comparaison de modèles.

Nik

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Message par philippe777 le Lun 26 Aoû 2013 - 12:11

Merci beaucoup Nik pour cette réponse!

philippe777

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