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conditions validité régression logistique

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regression - conditions validité régression logistique Empty conditions validité régression logistique

Message par Volivoile le Lun 16 Déc 2019 - 15:01

bonjour,
j'ai vu dans la littérature que la condition de validité pour la régression linéaire généralisée, était de disposer d'au moins 5 à 10 évènements de la variable à expliquer par variable explicative. C'est à dire que par exemple 3 variables explicatives demandent un minimum de 15 à 30 individus pour la variable à expliquer.
En premier lieu j'ai un doute : il s'agit bien de l'effectif minimum de l'ensemble de la variable à expliquer, ou de la modalité de cette variable que l'on cherche à expliquer ? Par exemple sur 300 individus interrogés, 160 ont répondu "oui" à la question "avez-vous amené un changement dans votre entreprise au cours des 3 dernières années ? Ma variable à expliquer "changement" comprend donc 300 individus dont 160 "changement oui" et 140 "changement non" : je dois considérer l'effectif de 300 (la variable binaire entière changement oui/non, ou la modalité "avoir mené un changement : oui" càd 160 ?

Deuxièmement, est-ce que cette condition de validité est la même pour la régression logistique multinomiale (où ma variable à expliquer peut prendre par exemple trois niveaux, faible moyen fort... ce qui change tout si l'on considère une modalité ou la totalité de l'effectif de la variable) ?
Merci d'avance si vous pouvez me préciser cette condition ou me guider vers une référence explicite sur le sujet.

Volivoile

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regression - conditions validité régression logistique Empty Re: conditions validité régression logistique

Message par Volivoile le Mer 12 Fév 2020 - 9:14

j'ai trouvé la réponse ici : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8970487
Savez vous si cela peut être calculé automatiquement dans un package R ?

Volivoile

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Message par Eric Wajnberg le Mer 12 Fév 2020 - 13:03

Attention, votre post concerne la régression logistique (il me semble), or vous dîtes "régression linéaire généralisée". Il y pas mal d'autres "régression linéaire généralisée" qui ne sont pas des régression logistiques, et chercher des contraintes d'effectif minimales n'a alors plus trop de sens dans ces autres cas, je pense.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
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