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Peut-on comparer 2 chi 2 dont une variable est commune ?

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Peut-on comparer 2 chi 2 dont une variable est commune ? Empty Peut-on comparer 2 chi 2 dont une variable est commune ?

Message par Volivoile Mer 21 Nov 2018 - 15:45

bonjour,
je m'interroge sur la manière de comparer les poids respectifs de deux variables qualitatives vis à vis d'une variable qualitative ordonnée.

Les variables sont les suivantes :
- type de système agricole (AB, mixte ou conventionnel)
- durée d'expérience (1, 2 ou 3 ans et +)
- perception d'une difficulté "A" sur un itinéraire cultural ("pas d'accord" sur l'existence d'une difficulté, "un peu d'accord", "assez d'accord", "tout à fait d'accord").

Pour commencer, mes variables "système" et "expérience" sont liées : en effet, les "bio" ont plus d'expérience que les conventionnels sur l’itinéraire cultural que j'étudie. Mais parfois (selon le type de difficulté, car j'en teste plusieurs) l'une ou l'autre de ce variables peuvent avoir plus ou moins de poids. Par exemple c'est le fait d'être en bio avant l'expérience qui va orienter le type de réponse.
Je voudrais savoir s'il est possible de faire la part des choses entre ces poids et donc de comparer les chi 2 réalisés entre

(var système) X (var difficulté)  et (var expérience) X (var difficulté) pour déterminer quelle variable, du système ou de l'expérience, joue le plus sur la difficulté ?
Peut-on par exemple dire que "la plus petite p-value" traduirait le plus de lien ?
Si je ne peux pas utiliser ce procédé, y'en aurait-il un autre ?

Grand merci pour votre aide


Dernière édition par Volivoile le Jeu 22 Nov 2018 - 8:44, édité 1 fois

Volivoile

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Message par Eric Wajnberg Mer 21 Nov 2018 - 16:38

La variable à expliquer (difficulté) est une variable qualitative (ou semi-quantitative) à 4 modalités. On pourrait donc la modéliser avec un glm pour variable multinomiale. Ceci en prenant les deux variables explicatives (type de système et durée d’expérience) et au besoin leur interaction. Il me semble que c'est la réponse à votre question.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
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Message par Volivoile Mer 21 Nov 2018 - 16:47

Merci beaucoup, je vais tester cette méthode... Par contre j'essaye de trouver ça dans Rcommander est c'est très obscur pour moi...
La comparaison des chi 2 est une manip fausse sinon ?

Volivoile

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Message par Eric Wajnberg Mer 21 Nov 2018 - 16:53

Dans mon souvenir, Rcommander est très basique, et je doute que l'on puisse y faire ce genre de régressions. Il y a pas mal d'info sur le web qui explique comment ajuster ce genre de régressions avec R. La comparaison de Chi2 ne me semble pas solide (encore que je ne suis pas vraiment sûr d'avoir bien saisi la procédure), mais l'approche par régression est dans tout les cas largement préférable et plus puissante. Elle permet notamment de tester l'effet de l'interaction entre les deux variables explicatives, ce qui peut s'avérer utile.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
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Message par Eric Wajnberg Mer 21 Nov 2018 - 16:55

Pour info, ce genre de régressions s'appelle aussi parfois régression polytomique (polytomous regression). Au cas où vous cherchiez sur le web des infos.

Eric.
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Message par Volivoile Mer 21 Nov 2018 - 17:21

Eric Wajnberg a écrit:Dans mon souvenir, Rcommander est très basique, et je doute que l'on puisse y faire ce genre de régressions.
HTH, Eric.

sur le même principe, j'ai réalisé des régressions linéaires multiples, mais j'avais 2 variables numériques discrètes et une variable explicative binaire.

Dans R commander j'ai :
- modèle linéaire
- modèle linéaire généralisé => GLM ?
- modèle logit multinomial
- modèle de régression ordinale

Volivoile

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Message par Eric Wajnberg Jeu 22 Nov 2018 - 6:42

Ok, dans Rcommander on peut donc faire des GLM. et y compris des glm multinomial. Vous êtes "sauvé"..

Cordialement, Eric.
Eric Wajnberg
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Message par Volivoile Jeu 22 Nov 2018 - 8:07

sauvée, loin de là, car je dois encore comprendre comment cela fonctionne dans R, donc j'ai de quoi lire avant de la mettre en œuvre... Je "découvre" R et les stats en même temps, donc ça fait bcp de boulot, et je n'ai que peu de temps pour analyser mes données. Je n'ai juste pas encore saisi quel était le bon modèle à adopter : c'est donc modèle logit multinomial" ? Merci de votre patience...

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Message par Eric Wajnberg Jeu 22 Nov 2018 - 9:00

Oui, logit multinomial. Mais ce n'est pas vraiment un outil que l'on peut découvrir (et comprendre) lorsqu'on découvre les stats (comme vous dites). Bon courage !

Eric.
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Message par Volivoile Jeu 22 Nov 2018 - 9:18

comme j'ai compris le principe des régressions linéaires multiples ça devrait m'aider un peu . Ici j'aurai donc à priori :

difficulté1 ~ système exploitation + expérience
ou, comme je sais que système exploitation et expérience sont liées :
difficulté ~ système exploitation x expérience ?
j'ai aussi un autre pb : R me mets les "pas du tout" "un peu", assez", "tout à fait d'accord" dans le désordre, ce qui n'est pas facile à lire sur les graphs.

Volivoile

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Message par Eric Wajnberg Jeu 22 Nov 2018 - 10:49

Dans R, une interaction se déclare avec la syntaxe ":" ou "*"

Dans votre cas, "système_exploitation * expérience" serait équivalent à "système_exploitation + expérience + système_exploitation:expérience".

Pour l'ordre des modalités sur les graphes, il y a plein d'explications sur le web, par exemple ici, etc.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
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Message par Volivoile Lun 26 Nov 2018 - 15:54

rebonjour,
je m'interroge : dans ce cas de figure où la variable à expliquer comporte les niveaux "ne sait pas", "pas du tout d'accord" "un peu d'accord", assez d'accord", tout à fait d'accord", est ce qu'une régression logistique ordinale pourrait également être adaptée (et si oui, plus ou moins pertinente que la régression multinomiale" ?) merci encore pour vos éclaircissements

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Message par Eric Wajnberg Lun 26 Nov 2018 - 16:29

Oui, votre variable à expliquer est semi-quantitative. Une régression logistique ordinale pourrait également être adaptée. Mais je n'ai aucune expérience dans ce genre de régression (qui fonctionne après tout comme une régression logistique habituelle).

HTH, Eric.
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Message par Volivoile Lun 26 Nov 2018 - 18:29

Merci de votre réponse. Donc l'une ou l'autre de ces régressions peuvent finalement convenir.

Volivoile

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