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Message par statisticienne le Lun 16 Mai 2016 - 21:45

Bonjour,
J'ai appliqué une régression ordinale mais malheureusement toutes les variables sont non significatives. En fait j'ai 4 variables explicatives continuent qui varient entre [0,1] mais elles n'ont pas une grande dispersion:la majorité des valeurs sont élevées et la différence se fait dans les chiffres après les virgules.donc elles ont toutes des valeurs comme 0.999,0.8,0.96...Comment je peux faire pour creuser entre les virgules dans mon modèle??Merci

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Message par statisticienne le Mar 17 Mai 2016 - 6:18

Help plzz!!

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Message par gg le Mar 17 Mai 2016 - 18:00

Bonjour.

A priori, cela ne devrait pas jouer sur les calculs de régression. Mais rien ne t'interdit de soustraire tes valeurs à 1 et multiplier par 1000 (ce sera le reste à 1 en "pour mille"). mais un changement d'unités n'a jamais rendu une variable significative si elle ne l'était pas.

Cordialement.

gg

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Message par statisticienne le Mar 17 Mai 2016 - 23:02

Bonjour,
Merci pour votre réponse.Justement j'ai essayé de faire des transformations(en exponentielle,*1000...) mais tjrs pas de solution Sad .SVP il n'y a pas de solution pour ce genre de problème?!En fait moi je vois la variation:par exemple si mon Y =0 mon X=0.98 et si Y=3 mon X=0.99.Mais dans la régression c'est pas significative.Quoi faire?!Il n'y a pas de transformation qui peut mettre le point sur ce genre de problème?!Merci pour votre aide!!

statisticienne

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Message par Eric Wajnberg le Mer 18 Mai 2016 - 3:49

Je viens de répondre à cette question posée par ailleurs, par le même auteur. Je suis honnêtement assez critique sur :

1) Le fait de vouloir rendre à tout prix une variable significative alors qu'elle ne l'est pas. Ca n'est là l'objet d'une analyse statistique.

2) Poser plusieurs fois la même question à plusieurs endroits. Ce ne donne pas envie de répondre (et d'ailleurs, je crois bien que je ne répondrai plus à ce genre de questions dorénavant).

Cordialement, Eric.
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Message par statisticienne le Mer 18 Mai 2016 - 14:11

Ok je suis désolée!

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