Spécifier le codage des facteurs et des covariables pour la fonction Ajuster le modèle linéaire général

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Codage des facteurs

Codage des facteurs
Pour effectuer l'analyse, Minitab doit recoder les facteurs en utilisant une méthode parmi les deux existantes. Vous pouvez changer de méthode selon que vous souhaitiez comparer les niveaux du facteur à la moyenne globale ou à la moyenne d'un facteur de référence. Le schéma de codage ne modifie pas le test de l'effet général du facteur. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Interprétation des prédicteurs de catégorie.
  • (-1, 0, +1) : choisissez cette méthode pour estimer la différence entre la moyenne de chaque niveau et la moyenne globale.
  • (1, 0) : choisissez cette méthode pour estimer la différence entre la moyenne de chaque niveau et la moyenne du niveau de référence. Si vous choisissez le schéma de codage (1, 0), le tableau du niveau de référence devient actif dans la boîte de dialogue.
Tableau de niveau de référence
Facteur
Affiche les noms de tous les facteurs de votre modèle. Cette colonne est en lecture seule.
Niveau de référence
Minitab compare les moyennes de tous les niveaux au niveau de référence. Le fait de changer de niveau de référence n'a pas d'impact sur la signification globale, mais elle peut rendre l'interprétation des coefficients plus significative.
Pour les facteurs avec le codage 1, 0, Minitab définit les niveaux de référence suivants par défaut, en fonction du type de données :
  • Pour les facteurs numériques, le niveau de référence est le niveau ayant la plus faible valeur numérique.
  • Pour les facteurs de type date/heure, le niveau de référence est le niveau avec les date et heure les plus anciennes.
  • Pour les facteurs de type texte, le niveau de référence par défaut est le premier dans l'ordre des valeurs, c'est-à-dire, par défaut, l'ordre alphabétique.

Normaliser les covariables

Vous pouvez déterminer s'il est nécessaire de normaliser les covariables. Les covariables normalisées sont utilisées uniquement pour ajuster le modèle et ne sont pas stockées dans la feuille de travail.

La normalisation des covariables permet d'améliorer l'interprétation du modèle dans des conditions spécifiques. Vous pouvez normaliser les covariables à l'aide des méthodes suivantes :
  • Centrer les covariables en soustrayant la moyenne : cette méthode permet de réduire la multicolinéarité, améliorant ainsi la précision des estimations de coefficients. Cette méthode est utile si votre modèle comporte des prédicteurs hautement corrélés dus à des termes d'ordre supérieur et à des termes d'interaction. Chaque coefficient représente la variation attendue de la réponse lorsque le prédicteur est modifié d'une unité, en utilisant l'échelle de mesure initiale.
  • Normalisez les covariables en les divisant par l'écart type qui leur correspond. Cette méthode permet de comparer la taille des coefficients, car elle utilise une échelle comparable. Cette approche est utile pour savoir quelles covariables ont l'effet le plus important, tout en contrôlant les différences d'échelle. Cependant, chaque coefficient représente la variation attendue de la réponse lorsque la covariable est modifiée d'un écart type.
Pour normaliser les covariables, utilisez l'une des méthodes suivantes :
  • Ne pas normaliser : utilisez vos données d'origine pour les covariables.
  • Spécifier les niveaux inférieur et supérieur pour coder comme -1 et +1 : utilisez cette méthode pour centrer les covariables et pour les placer sur une échelle comparable. Toutes les valeurs de données situées entre les valeurs supérieure et inférieure que vous spécifiez sont transformées de manière à être comprises entre −1 et +1. Dans le tableau, entrez les valeurs supérieure et inférieure, ou utilisez les valeurs minimale et maximale par défaut de l'échantillon.
    Covariable
    Affiche les noms de toutes les covariables de votre modèle. Cette colonne est en lecture seule.
    Min
    Entrez une valeur à coder sur −1. La valeur minimale de l'échantillon est utilisée par défaut.
    Max
    Entrez une valeur à coder sur +1. La valeur maximale de l'échantillon est utilisée par défaut.
  • Soustraire la moyenne et diviser par l’écart type : utilisez cette méthode pour centrer les covariables et pour les placer sur une échelle comparable.
  • Soustraire la moyenne : utilisez cette méthode pour centrer les covariables.
  • Diviser par l’écart type : utilisez une échelle comparable pour toutes les covariables.
  • Soustraire une valeur spécifiée, puis diviser par une autre : indiquez d'autres valeurs, plutôt que d'utiliser les estimations de l'écart type et de la moyenne issues de l'échantillon.
    Covariable
    Affiche les noms de toutes les covariables de votre modèle. Cette colonne est en lecture seule.
    Soustraire
    Entrez la valeur à soustraire de chaque covariable.
    Diviser par
    Entrez la valeur qui sera utilisée par Minitab pour diviser le résultat de la soustraction.
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