regression logistique (covariable continue ou categorielle?)

Bonjour,
j'utilse SPSS pour les stat, pas facile mais je m'accroche!!!!!!!!dans mon etude j'ai analyse 34 patients ( en suivant les conseil sur le forum j'ai reussi a faire l'analyse univariee sans encombre), maintenant se pose le probleme de analyse multivariee:
en univariee je retrouve deux variable (test non parametrique) significatifs. puis j'ai recherche le cut off grace a la courbe ROC.
en multi variee j'utilise la regression logistique, le probleme:
variable dependante dichotomique vs covariable categorielle, j'obtient un resultat significatif, parcontre lorsque j'utilise les covariables continues , je n'obtiens pas le meme resultat.
pourriez vous me dire ce qui ne vas pas
merci

Est-ce que ta variable catégorielle est une version "modalisée" de ta variable continue?

Car si tes variables catégorielles n'ont rien à voir avec tes variables continues alors déjà c'est plus qu'évident si tu n'as pas le même résultat...
Plus précisément, en régression logistique il y a 2 types d'approches dans le cas où tu as des variables continues, soit tu construis ton modèle en l'état soit tu prends tes variables continues, tu les "modalises" en fonction de cutoff que tu peux choisir de différentes manières (médiane, découpage boxplot, découpe en 3 ou 5 intervalles, ect) et tu construis ton modèle sur cette version là de tes données. L'avantage de la seconde façon de faire est que même si tu perds en puissance d'analyse et parfois en cohérence (du fait du découpage automatique...) tu gagnes généralement en performances.

joyeux_lapin13 a écrit:Est-ce que ta variable catégorielle est une version "modalisée" de ta variable continue?

Car si tes variables catégorielles n'ont rien à voir avec tes variables continues alors déjà c'est plus qu'évident si tu n'as pas le même résultat...
Plus précisément, en régression logistique il y a 2 types d'approches dans le cas où tu as des variables continues, soit tu construis ton modèle en l'état soit tu prends tes variables continues, tu les "modalises" en fonction de cutoff que tu peux choisir de différentes manières (médiane, découpage boxplot, découpe en 3 ou 5 intervalles, ect) et tu construis ton modèle sur cette version là de tes données. L'avantage de la seconde façon de faire est que même si tu perds en puissance d'analyse et parfois en cohérence (du fait du découpage automatique...) tu gagnes généralement en performances.

Bonjour,

j'ai poster une reponse hier mais je ne la retrouve pas!!!!!!!!!!!!!!!!

Ok...

Par contre je dis ça je dis rien, mais si tu ne l'as reposte pas je risque de pas de pouvoir la lire...

A bon entendeur lol!

joyeux_lapin13 a écrit:Ok...

Par contre je dis ça je dis rien, mais si tu ne l'as reposte pas je risque de pas de pouvoir la lire...

A bon entendeur lol!

effectivement, les variables catégorielles sont une version "modalisée" des variables continues!!!!!!!!!!
le type de test que j'ai utilise est une regression logistique binaire
quant j'utilise les meme variables continues non modalises, le P n'est pas le meme.


MERCI et bonne fin annee 2012

Quel P?

Il y aura forcément une différence de toute manière au niveau des performances obtenus, par exemple si tu restes avec le format d'origine de tes variables continues tu vas construire une frontière linéaire, par contre si tu passes par le format "modaliser" de tes variables tu auras des frontières en forme de cube ou hyper-cube.