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SAS STAT Discussion :

Régression logistique de variables qualitatifs


Sujet :

SAS STAT

  1. #1
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    Par défaut Régression logistique de variables qualitatifs
    Bonsoir,
    Je dois faire une régression logistique pour expliquer une variable binaire, j'ai une base qui contient 147 variables dont plusieurs sont des variables qualitatifs . Comment je peux le faire sans être obligé à coder les variables qualitatifs?

  2. #2
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    Par défaut regression logistique
    Citation Envoyé par étudiant11 Voir le message
    Bonsoir,
    Je dois faire une régression logistique pour expliquer une variable binaire, j'ai une base qui contient 147 variables dont plusieurs sont des variables qualitatifs . Comment je peux le faire sans être obligé à coder les variables qualitatifs?

    Bonjour

    Je crois que vous serez obligés de coder vos variables ne serait ce que pour la simplicité d'analyse. Vous avez beaucoup de variables. est -ce que toutes vos variables sont pertinentes pour répondre à ta question de recherche..
    Avant d'aller plus loin, vous pouvez estimer le nombre de variables candidates à l'analyse uni-variée à partir des événements/non événements..

    Bonne analyse

  3. #3
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    Citation Envoyé par étudiant11 Voir le message
    Comment je peux le faire sans être obligé à coder les variables qualitatifs?
    Que veux tu dire exactement par coder les variables quali?

    Yousas à raison tu peux faire une première sélection des variables et tu peux utiliser pour cela le test de Spearman et Hoeffding. Tu pourra retirer les variables qui ont un faible rang pour ces 2 stats. Tu peux aussi regarder la colinéarité des variables explicatives (important à faire afin d'assurer une robustesse de ton futur modèle). Tu peux faire pour ça une Proc varclus (attention aux variables nominales qu'il faut traiter car cela ne fonctionne qu'avec des variables binaires ou quanti) et tu regardes si des variables sont classées ensemble. Si c'est le cas tu choisiras uniquement la variable qui a le plus petit 1-R² du cluster et tu retires les autres.

    Avec ceci tu devrais avoir moins de variables à traiter, en oubliant pas que les analyses univariées ne permettent pas de savoir si en présence d'autres prédicteurs la variable est explicative ou non. Donc si tes résultats ne sont pas bons tu pourrais envisager de revenir sur tes pas.

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