TEST DE COLINEARITE

Bonjour je voudrais savoir comment je peut fait un test de colinéarité entre variable explicatives binaire

Un test simple est celui du chi2 sur le tableau de contingence entre les variables.

D'accord en fait je suis sur r et das mon jeu de donné j'ai plusieurs variable explicative binaire et des scores je voudrais verifier la colinéarité entre les variables sans faire de regression. c'est possibles?

La question comporte en fait plusieurs questions :
- des questions purement statistiques

test de colinéarité entre variable explicatives binaire

peut être ésolu comme je l'ai dit par un chi2 sur le tableau de contingence.

plusieurs variable explicative binaire et des scores je voudrais verifier la colinéarité entre les variables

colinéarité entre variables explicatives binaires ou colinéarité entre variables explicatives et scores ?

sans faire de regression

si les scores sont les variables dépendantes, on pale alors d'Anova si ces scores sont considérés comme des variables quantitatives sinon de régression 'logistique' multinomiale ou sur facteurs ordonnés si les scores sont considérés comme des facteurs ordonnés. Maintenant pour quelle raison ne pas vouloir faire des 'régressions' ?
- des questions sur R
R est un outil statistique et fournit donc les procédures permettant les analyses ci-dessus. Il existe de nombreux documents de base les présentant et si nécessaire comme c'est le cas pour les régressions logistiques multinomiales ou sur facteurs ordonnées, des packages ont été développés. Pour répondre plus spécifiquement à la demande, il est nécessaire de la clarifier.

merci de m'avoir répondu en fait je doit effectue une modélisation par équation structurelle. j'ai plusieurs bloc de variable que je doit relié entre elle. Au sein de chaque il  y à plusieurs type de variable, qualitative (nominal oui/non que j'ai remplacer par des 0 et 1 et des variable quantitative classique (age nb enfant etc).il ya deux façons de former ses blocs

la maniéres formative:ce sont les variables au sein de chaque bloc qui explique la variable latente
la manière réflective ces la variable latente qui explique les variable au sein de chaque bloc.

les variable latente sont les variable que l'on ne peut pas observé et le coefficient est calculer par le programme (package plspm )il s'agit donc du y dans la manière formative et du x dans la manière réflective.

le bloc reflective est deja fait

il me reste les bloc formative et pour que le bloc soit valide il faut que les variable ne soit pas colinéaire. je ne peut pas faire de regression car y est une variable laente (pas observable) je voudrait tester la colinéarité de mon bloc formatif a part.

mais comme dit plus au les variable a l'intérieur sont binaire ou "classique"( age etc.)

je voudrait savoir comment je doit procédé

m'occuper d'abord de la colinéarité entre variable binaire et en suite des autres ou tous traiter en même temps j'ai vraiment du mal a trouver une réponse à cette question.

comment procéder pour faire le test de chi 2 avec R?


j'ai regarder un pdf ou l'auteur explique que l'on peut calculer le VIF en etudiant l'inverse de la matrice de correlation mais je ne sait pas si avec des variables binaires si sa fonctionne.

merci

ps j'ai 5 variable binaire et 3 variable quantitative

comment procéder pour faire le test de chi 2 avec R?

R ne fait pas différemment que les autres, le test du chi2 se fait sur le tableau de contingence. Pour le reste, chercher par exemple à partir du moteur de recherche favori "CRAN R chi2" et pour ce qu'est un chi2, il y a suffisamment de documents accessibles et pas besoin du VIF qui se calcule à partir des résultats d'une analyse linéaire de type régression.

Quant aux équations structurelles, quel type CB-SEM ou PLS-PM ? Cependant, il faut justifier par des considérations théoriques ou empiriques sur les données, et le modèle sous-jacent à celles-ci, l'utilisation les différents types de blocs utilisés et non pas à partir de la recherche de variables non colinéaires. Les tests se font a posteriori.

Quant à l'utilisation de variables catégorielles dans les équations structurelles, cela fait l'objet d'un certain nombre d'extension car les SEM classiques ne fonctionnent qu'avec des variables quantitatives.

Bonjour j'utilise le package pls-pm l'utilisation des différent types de blocs(pour chaque variable) et le modèles structurel(lien entre variable latente)sont déjà défini. Concernant le bloc formative il faut que les variables à l'intérieur du bloc ne soit pas colinéaire.
comme a l'intérieur du bloc on trouve 5 variable binaire et 3 variable quantitative je voudrait savoir si on utilise également le test de chi 2.pour détecter si il y a une multicolinéarité entre les variables binaires (1/0) et les autres variable quantitative du même bloc . ou faudrait il peut être que je test d'abord la multicolinéarité entre variable binaire avec chi2 et ensuite les autres variables.

"pls-pm" ou plutôt "plspm". Gaston Sanchez qui a écrit ce package a aussi publié un excellent document sur l'utilisation de ce package, (package plspm) et de manière plus générale sur l'utilisation de l'approche PLS pour les équations structurelles. Comme compléments théoriques, voir les publications de Russolillo ou de Tenenhaus. Saporta s'est aussi penché sur le problème, notamment en comparant les approches PLS-PM et LISREL (de type CB-SEM).

Il faut commencer par ces documents avant de se lancer dans la modélisation et le calcul.

D'accord c'est d’ailleurs ce que je fait d’ailleurs le pdf de gaston sanchez me sert de support pour cette étude.j'ai lu le pdf de plusieurs auteur. mais je suis faca a un problème et je n'arrive pas a avoir de réponse clair.le pdf de gaston sanchez traite principalement des bloc reflective. il mentionne  
les blocs formative en disant qu'il faut supprimer les variable ayant le moins de poids(weight) et vérifier aussi qu'elle sont pas colinéaire mais il n'ya pas d'exemple du coup je suis bloquer sur ce point la. j'ai des variables binaires dans mon bloc formative et des variable quantitative et comme je veut être sur d'avoir des résultats juste et de pas me tromper je cherche des exemples qui son introuvable.j'ai compris comment fonctionne la modélisation pls avec plspm.mais je ne c'est pas comment m'y sur ce cas spécifiquement.Si sa dérange pas j'envoie le petit paragraphe dans lequel gaston sanchez soulevé la question un autre point de vue m'aidera peut être.

rappel
les variable qu'elle soit dans un bloc réflective ou formative on déjà été défini par les expert mon travaille consiste a supprimer ou non les variables

Les blocs formatifs posent de sérieux problèmes du point de vue théorique et robustesse des résultats, mentionnés par tous les auteurs mais jusqu'ici pas résolus (notamment, rien ne prouve à l'heure actuelle la convergence de l'algorithme). Ils doivent donc être utilisés avec précaution. L'hypothèse derrière les blocs réflectifs est qu'il existe une variable latente qui se manifeste sous différentes formes. Les variables (indicateurs) doivent être fortement corrélées entre elles ou, en d'autres termes, le bloc doit être unidimensionnel. Cela est expliqué dans le document de G. Sanchez. Il ne faut pas non plus oublier le problème des poids / loadings négatifs. De même, le schéma de calcul des poids internes joue un grand rôle dans le calcul, surtout avec la présence de blocs formatifs.

La suppression des variables trop corrélées entre elles dans les blocs formatifs est due au même problème que la colinéarité dans les analyses linéaires de type régression puisque le calcul de la variable latente associée au bloc ressemble à ce type d'analyse.

Lles variables binaires peuvent être représentées par une variable dummy 0/1, des fois cela donne un résultat, d'autres fois cela ne fonctionne pas, c'est selon le contexte. On peut alors faire un simple test de corrélation.

Enfin, la robustesse des résultats devrait être testé par exemple par bootstrap (cf. le package semPLS, ce que dit G. Sanchez s'applique aussi aux procédure de ce package qui, paramétrées de la même manière, donnent les mêmes résultats).

Un dernier conseil, muscle tes connaissances sur les équations structurelles et sur l'approche PLS-PM. Une recherche sur le Web permet d'obtenir pas mal de références.

Merci beaucoup pour le temps consacrer a mes questions. Si j'ai bien compris il faut que je fasse un test de corrélation. et les variables trop corrélé entre elle et qui ont le moins de poids je les supprime du bloc formatives pour régler le probléme de colinéarité? Pour tester la corrélation entre variable dummy 0/1 j'utilise un cercle de corrélation (ACP) est_ce fiable pour ce genre de variable ou il faudrait que j'utilise une autre méthode?