Décomposer une variable quantitative en variable qualitative

Bonjour,

J'aurai aimé savoir comment décomposer les sous-classes d'une variable quantitative pour la passer en variable qualitative.
Par exemple si x varie entre 0 et 10.

Comment choisir les sous-classes telle que si xi appartient à [0,2[ xi prend la valeur 1 sinon 0 et ainsi de suite sur les sous-classes.

Ma question est donc de comment choisir le nombre de classes et donc ainsi leurs bornes?

Merci d'avance pour toute aide

Salut,

Il n'y a aucune règle sur le découpage en classe. Cela repose entièrement sur ta connaissances de la variable. Ce n'est pas de la statistique.

Comment choisir les sous-classes telle que si xi appartient à [0,2[ xi prend la valeur 1 sinon 0 et ainsi de suite sur les sous-classes.

J'ai du mal à comprendre ce que tu veux dire...

"Comment choisir les sous-classes telle que si xi appartient à [0,2[ xi prend la valeur 1 sinon 0 et ainsi de suite sur les sous-classes."

data$TaNouvelleVariable=ifelse(data$LeNomDeTaVariable<2 && data$LeNomDeTaVariable>=0,1,0)

Oui merci, non en faite je cherche juste à définir les classes savoir s'il faut prendre [0,5[ et [5,10] ou [0,2[ [2,4[ [4,6[ [6,8[ [8,10[ ou etc.

Laquelle optimisera la régression logistique par la suite.

J'aurai songé à une procédure comme stepwise qui teste les sous-classes possibles afin de trouver la meilleur.

merci de vos réponses

Il faut faire de la classification pour choisir ton nombre de classes.

Sur R je te le déconseille. Si tu as SAS, ça peut être simple avec des dendogrammes et des pseudoF ainsi que des R².

Si tu as SAS, je peux chercher si j'ai toujours le code.

J'ai SAS sur une mon ordinateur portable mais au boulot je suis sous R et je préfère R ou matlab.

Pourquoi vous me le déconseillez? et oui le code m'intéresse c'est gentil

Je me suis trompé, il faut que tu teste avec plusieurs variables avec un nombre de classes différent à chaque fois et tu regardes ce qui convient le plus.

Oui je vois mais il y a une infinité de classes :/

Bonjour.

La question du candide : Est-ce vraiment utile ?
car on perd automatiquement énormément d'informations.

Cordialement.

NB : En général, si les classes n'ont pas de raison naturelle, les conséquences seront fortement influencées par le choix, quel qu'il soit.

En faite je repasse un programme et il avait déjà été décidé de décomposer la variable en classes.

J'ai deux régresseurs qui chacun est diviser en sous-classes 6 pour l'un 4 pour l'autre soit 10 régresseurs au total

Serait-il possible d'avoir un apperçu de ta table voire ta table déposée sur le forum histoire de pouvoir te répondre plus précisément ?

Voici :

Encore une fois, ce n'est pas de la statistique. Il n'y a pas de nombre de catégorie meilleur qu'un autre. Partir sur des méthodes automatisées pour définir un nombre de classe c'est de la statistique aveugle, presse-bouton.

Si tu dois définir des classes c'est que tu supposes qu'il y a par exemple une variable latente qui regroupe tes valeurs.
Si c'est faire des classes sans réel fondement alors c'est peine perdue.

Nik