Interprétation résultats: Régression logistique

Bonjour,
Est ce que c'est normal d'obtenir des variables significatives en terme de p-value
(Khi-2), et avoir un Intervalle de confiance de wald qui contient "1" ?
sinon, à quoi peut être dû ce problème ?
une indication SVP

Bonjour,

Vu qu'il s'agit d'une régression logistique, l'IC est celui du coefficient de régression et non pas de l'odds ratio, donc il peut contenir 1 tout en ayant une association significative. Ce serait un problème s'il contenait 0...

Ayana

Je ne pense pas, car SAS me ressort deux tableaux, l'un s'appelle "Estimation par l'analyse du maximum de vraisemblance" et c'es là où je ne garde que les variables où p-value <0,05 (=> significatives)
L'autre tableau s'appelle "Estimation des rapports de cotes" et c'es là où je trouve les OR et les IC qui leur correspondent.
donc je pense que l'IC est bien celui des OR et non pas des coefficients de régression.
Maintenant ce qui me pose problème c'est de trouver des variables significatives en terme de p-value, mais en regardant l'IC des OR je trouve qu'ils contiennent "1" !!!
Où est le problème ?

Est-ce que ce serait possible d'avoir une impression écran de la sortie SAS?

ok, mais comment ?
est ce que je ne peux pas envoyer un fichier .doc ?

Dans les onglets des messages, tu peux joindre une image

Désolé, je n'arrive pas !!
J'ai bien trouvé l'onglet mais lorsque je choisi l'image que j'ai enregistré sur mon bureau et je fais envoyer, il me ressort des adresses de je ne sais pas quoi pour les copier et là je bloque !!!
pouvez vous m'expliquer comment faire

Il faut juste faire un copier-coller du lien dans le message

c'était pas évident ce truc !!! ouf
ça m'a cassé la tête plus que la régression logistique

Etrange étrange. Tu pourrais décrire le contexte (variable dépendante, variables explicxatives et leur codage) et nous donner ton code SAS.

Car dans le tableau des odds ratio, on ne retrouve même pas les bonnes valeurs

Effectivement, moi aussi je trouve ça bizarre.
En tout cas, je pense que j'avais une erreur dans le programme, car en fait j'avais pas mis l'option PARAM=REF ou PARAM=GLM.
Je pense que dans le cas d'une régression logistique sur variables discrétisées, cette option est obligatoire, n'est ce pas?
Cette fois çi après cette option je trouve des résultats plutôt raisonnables.
Reste à savoir pourquoi tu dis :
[quote]Car dans le tableau des odds ratio, on ne retrouve même pas les bonnes valeurs[quote]

Comment peut on calculer les OR ?
N'est ce pas OR=exp(estimateur du coefficient) ?
merci

OR=exp (coeff). Mais par exemple, exp(-0.3588)=0.699 ce qui est loin du 0.494 estimé

oui effectivement, c'est pourquoi je pense que c'est dû à cette option de paramétrage, je ne suis pas sure, mais je pense.

Sinon, j'ai un autre problème.
mon programme marche bien et tout, mais lorsque j'ajoute une variable qui, à mon sens explique bien la variable à expliquer (car en fait, je cherche à modéliser le renvoi, et cette variable concerne justement les raisons pour lesquelles les interviewés ont renvoyé) Mais après deux étapes, la variable en question entre et sort et du coup je me retrouve avec un modèle composé d'une constante seulement, ce qui n'est pas logique à mon sens !!
Et dans le journal j'ai le warning suivant:
"WARNING: There is possibly a quasicomplete separation of data points in step 1. The maximum likelihood estimate may not exist.
WARNING: The LOGISTIC procedure continues in spite of the above warning. Results shown are based on the last maximum likelihood iteration. Validity of the model fit is questionable.

est ce que tu as une idée sur ce problème ?
merci

C'est bien le paramétrage.

Par défaut défaut dans le proc logistic il va faire :
somme des coff=0 pour les variables dans "class".

dans ce cas, l'OR = exp(2*coeff). On pourrait le redémontrer facilement.

Niaboc

Quand est ce que
OR=exp(coef) ?
OR=exp(2*coef) ?

est ce que vous avez une idée sur mon deuxième problème ?

cococmoi a écrit:Quand est ce que
OR=exp(coef) ?
OR=exp(2*coef) ?

est ce que vous avez une idée sur mon deuxième problème ?

OR=exp(coef) ? => une modalité de référence avec un coeff à 0.
OR=exp(2*coef) ? => contrainte : somme des coeff =0.

Pour ton deuxième problème, c'est que tu as une variable qui discrimine trop bien ta population (exemple : être noir pour expliquer (<11 secondes au 100 mètre), quasi séparation car Christophe Le Maître est une exception...). Et donc l'algorithme ne peut pas converger.
Tu peux soit enlever cette variable de ton analyse, ou faire une analyse discriminante à la place. Tu n'auras plus ce problème, là. Mais tu n'auras plus l'intérêt de la régression logistique, avec les OR.