Analyse de régression

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Analyse de régression

Message par Sandrine le Mar 2 Jan 2018 - 11:20

Bonjour,
Pour ma thèse, je voulais faire une analyse de régression multiple pour montrer l'influence de certaines fonctions sur d'autres.
Or la distribution n'est pas normale (étude sur des patients, donc résultats déficitaires) et mes données sont ordinales (résultats en centiles). Je ne peux donc pas faire une analyse de régression ?? J'ai vu sur le forum qu'une personne avait fait une régression ordinale (c'est donc possible ? mais sa distribution est normale peut-être).
question 1 : Je voudrais être certaine que je ne peux pas faire cette analyse de régression.
question 2 : Que puis-je faire d'autre, peut-être une analyse de correspondance multiple ?
Merci de votre aide.
Sandrine

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Re: Analyse de régression

Message par Eric Wajnberg le Mer 3 Jan 2018 - 13:59

Votre question n'est pas assez précise. Si vous voulez faire une régression multiple, c'est que vous n'avez que des variables quantitatives, et que vous avez une variable à expliquer, et les autres sont explicatives. C'est bien cela ? Ce n'est pas ce que votre volonté de "montrer l'influence de certaines fonctions sur d'autres" semble indiquer.

Par ailleurs, les problèmes de distribution dans des régressions concernent la variable à expliquer uniquement. C'est elle, et seulement elle, qui doit être normale, et d'autres méthodes sont à considérer si elle, et seulement elle, ne l'est pas. Ceci aussi n'est pas clair dans votre question.

HTH, Eric.
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Re: Analyse de régression

Message par Sandrine le Mer 3 Jan 2018 - 16:32

Je vous remercie de votre réponse.
Vous avez raison, je me trompe : je voudrais montrer que des scores (déficitaires par rapport à une norme) peuvent expliquer, prédire d'autres scores (également déficitaires).
J'espère être plus claire pour que vous puissiez m'aider ?
Merci
Sandrine

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Re: Analyse de régression

Message par Eric Wajnberg le Mer 3 Jan 2018 - 16:44

Toujours pas complétement clair. Vous voulez dire que vous avez un paquet de plusieurs variables qui sont des scores, et vous voulez savoir si ce paquet de variables influence un autre paquet de variables, qui sont également des scores. C'est bien ça ?

Par ailleurs, qu'est-ce que vous appeler "des scores" ? Ce sont des notes? Sur quelle échelle ? etc.

Eric.
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Re: Analyse de régression

Message par Sandrine le Mer 3 Jan 2018 - 17:46

oui, tout à fait : plusieurs tests réalisés en neuropsychologie influenceraient des résultats à des tests linguistiques = les scores déficitaires en neuropsychologie expliqueraient les résultats déficitaires en langage.
les scores sont des notes, converties en centiles, en référence à des normes (sujets contrôle ayant réalisé les mêmes tests)

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Re: Analyse de régression

Message par Eric Wajnberg le Jeu 4 Jan 2018 - 10:48

Votre question n'est pas simple. Elle relève de l'analyse canonique, qui n'est pas forcément difficile à mettre en oeuvre, mais généralement pas forcément simple à interpréter.

Je ne sais pas combien de variables vous avez dans chaque paquet, mais je commencerais par regarder des corrélations deux-à-deux entre chaque variable de chaque paquet (s'il n'y en a pas trop). Si vous pensez que certaines des variables à expliquer puissent être gaussiennes, de simples corrélations peuvent être calculées et testées. Sinon, vous avez toujours l'option de calculer des corrélations de rang (Spearman).

Tenez-nous au courant.

HTH, Eric.
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Re: Analyse de régression

Message par Sandrine le Jeu 4 Jan 2018 - 11:23

Merci de votre réponse.
J'ai en effet fait des corrélations de rang avec Spearman comme aucune variable n'est gaussienne (environ 10 variables neuropsycho et 10 variables en langage).
Mais j'avais espoir de trouver un moyen de faire une régression pour dire que mes variables neuropsycho (ou une ou deux) expliqueraient ou prédiraient quelques variables linguistiques.
Merci de votre aide
Sandrine

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Re: Analyse de régression

Message par Eric Wajnberg le Jeu 4 Jan 2018 - 14:14

Corrélation et régression veulent sensiblement dire la même chose. Si l'une est significative, l'autre l'est également (c'est le même calcul en fait). Donc, y compris avec des corrélations de rang, vous avez de l'information pertinente. Deux paquets de 10, ca fait 100 corrélations à calculer et tester, ce qui fait trop, notamment car vous allez tomber sur ce que l'on appelle du p-hacking (ou data dredging; je vous laisse le soin de chercher sur le web ce que c'est). En gros, plus vous augmentez le nombre de variables, plus vous augmentez les chances de tomber sur des corrélations significatives par hasard, même s'il n'y a rien dans vos données.

Ceci dit, je ferais l'essai, ça peut vous donner des pistes.

Je ne peux vous aider d'avantage ici, je le crains. D'une manière générale, l'analyse de données sous forme de notes est toujours une impasse (statistiquement), en tout cas pour moi.

Peut-être d'autres ici sauront vous aider mieux que moi.

Cordialement, Eric.


Dernière édition par Eric Wajnberg le Jeu 4 Jan 2018 - 16:18, édité 1 fois
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Re: Analyse de régression

Message par Sandrine le Jeu 4 Jan 2018 - 14:24

Vous m'avez beaucoup aidée ; je comprends mieux mon sujet maintenant et suis rassurée.
Je vous remercie.
Cordialement,
Et meilleurs voeux pour 2018 !
Sandrine

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