régression logistique multinomiale

Bonjour,

ma variable à expliquer est Y en 3 classes : 0, 1, 2 .
Pourquoi, si je fais tourner le modèle avec la variable Y en 3 classes, je n'obtiens pas exactement les mêmes estimations (OR 1vs0, 2vs0) que quand je fais tourner séparément les deux modèles avec seulement les observations pour lesquelles Y vaut 0 ou 1, puis pour lesquelles Y vaut 0 ou 2?

Bonjour,

Tes modèles sont différents, c'est pour ça.

Dans les modèles où tu fais abstraction d'observation pour pouvoir comparer 2 à 2, tu perds de l'information.
Tu n'es plus les mêmes données en entrée de tes modèles. Et l'interprétation n'est pas la même.
Dans le modèle multinomiale, tu vas dire que si l'individu ne choisit pas 0, il a le choix entre 1 ou 2, et les variables explicatives vont tenter de modéliser ce choix là.
Alors que dans tes 2 modèles "simples", tu vas dire que si l'individu ne choisit pas 0, il choisit forcément 1 (respectivement 2).
Tu n'as donc plus de comparaison entre le 1 et le 2, que tu gardes dans le modèle multinomiale, qui reste à mon sens plus correct dans ton cas.

Niaboc