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Régression logisitique : facteurs interactifs

3 participants

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regression - Régression logisitique : facteurs interactifs Empty Régression logisitique : facteurs interactifs

Message par svditte Mar 17 Juil 2018 - 13:11

Bonjour,

J'effectue une étude linguistique en corpus et tente de déterminer quels facteurs (variables qualitatives binaires et non-binaires) parmi ceux que j'étudie ont une influence sur ma variable dépendante (qualitative binaire). Pour mon analyse, je pensais effectuer une régression logistique multiple (via le package Rbrul).

Ma crainte est que certaines de mes variables explicatives interagissent. J'ai donc deux questions:

1. Comment puis-je m'assurer que deux VI interagissent? (j'ai utilisé des tableaux de contingence qui me donnent l'impression que c'est le cas mais j'ignore comment en être certain).

2. Dans l'éventualité où j'ai des facteurs qui interagissent, que faire pour mener à bien mon analyse?

Merci d'avance,

Sébastien


svditte

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Message par Eric Wajnberg Mer 18 Juil 2018 - 5:46

Je ne suis pas sûr de comprendre la question.

Pourquoi ne pas rentrer l'interaction dans l'ajustement de votre régression et la tester ?

Ou bien j'ai loupé quelque chose.

Eric.
Eric Wajnberg
Eric Wajnberg

Nombre de messages : 1237
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Message par Ayana Mer 18 Juil 2018 - 8:47

Bonjour,
Eric a raison. Pour donner un peu plus d'information, le modele doit inclure les deux facteurs (disons X et Z) et leur interaction X*Z, qui peut etre vue comme une simple multiplication. Je ne connais pas le package dont tu parles, mais je suppose que c'est facilement faisable.
Ensuite, pour savoir s'il y a une interaction, tu peux regarder la valeur du coefficient de regression associe a l'interaction et son intervalle de confiance. S'il est different de 0, il y a une evidence d'interaction, et dans ce cas, il faut presenter les resultats par strate. Par exemple, si X est un traitement et Z le sexe du patient et qu'il y a une interaction entre X et Y, cela signifie que l'effet du traitement est different chez les hommes et les femmes, et donc tu presenteras separement ces deux effets.

Ayana
Ayana
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