Erreur R

Bonjour tout le monde!
J'ai une variable ordinale à expliquer et j'ai appliqué une régression ordinale. Ma base contient:
Ma variable ordinale contient 4 catégories de A à D.
5 variables catégorielles binomiales.
5 variables quantitatives continues.
1 variable catégorielle à 4 modalités.
1 variable catégorielle à 8 modalités.
96 individus.
Quand j'exécute ma régression le résultat est une régression avec des coefficients qui manquent. et on m'affiche cette erreur

Code:

Warning message:
In polr(note ~ Bruit + Intersection + Terminaison + Contraste +  :
  le plan ne semble pas de rang plein, des coefs seront ignorés

Qui peux me renseigner sur la cause de cette erreur et qu'elle solution je peux utiliser?
Remarque: Quand j'élimine certaines variables on m'affiche plus cette erreur est tous les coefficients sont affichés.

Merci d'avance!

Bonjour,

C'est probablement car certaines modalites de reponses ne sont pas presentes pour certaines modalites de variables explicatives. Par exemple, si la note D n'est jamais observee quand bruit=0, ton parametre ne peut tout simplement pas etre estime.

Ayana

ça ne peut pas etre du au fait que mon échantillon est petit par rapport au nombre de variables explicatives?ça n'a pas de relation?

Si c'est lie. Plus ton echantillon est petit, plus la probabilite d'avoir des croisements de modalite vides est grande.

D'accord,merci bcp!

Sinon pourriez vous m'aider ou me donner des liens sur l'interprétation de la sortie de la régression ordinale pour des variables explicatives continues?en fait j'ai trouver que à chaque fois que la variable augmente d'une unité par exmple elle a e(coef) plus de chance d'etre à la catégorie supérieure. Mais j'ai pas compris comment je peux savoir c'est quoi une unité.par exple si ma variable varie de 0 à 1.Merci

Très compliqué l'interprétation des OR sur des variables continues. Surtout qu'avant de se lancer là dedans il faut théoriquement vérifier l'hypothèse de log-linéarité qui se fait visuellement en fait. Il vaut mieux rester sur une approche qualitative si on veut interpréter un modèle par régression logistique.

Merci pour votre réponse!Mais parfois meme si j'utilise que des variables qualitatives la meme erreur apparait "le plan ne semble pas de rang plein, des coefs seront ignorés" avez vous une interprétation statistique??

Tu n'aurais pas deux variables avec exactement les memes valeurs ou presque?