Observations relatives aux données pour la fonction Régression orthogonale

Pour garantir la validité de vos résultats, vérifiez que les règles suivantes sont respectées lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Les données ne doivent comporter qu'un seul prédicteur continu, contenant une erreur de mesure
Si vous disposez d'un prédicteur continu mais qu'il ne contient aucune erreur de mesure, utilisez Droite d'ajustement.
La variable de réponse doit être continue

Si la variable de réponse est une variable de catégorie, le modèle est moins susceptible de satisfaire les hypothèses de l'analyse, de décrire précisément vos données ou de permettre des prévisions utiles.

Si vous n'évaluez pas la comparabilité des mesures, vous pouvez envisager d'autres analyses.

  • Si la variable de réponse contient deux catégories, comme Réussite et Echec, utilisez la fonction Ajuster le modèle logistique binaire.
  • Si la variable de réponse contient au moins trois catégories dont l'ordre est naturel, par exemple Absolument pas d'accord, Pas d'accord, Sans opinion, D'accord et Tout à fait d'accord, utilisez la fonction Régression logistique ordinale.
  • Si la variable de réponse contient au moins trois catégories qui n'ont pas d'ordre naturel, par exemple Eraflure, Entaille et Déchirure, utilisez la fonction Régression logistique nominale.
  • Si la variable de réponse dénombre des occurrences, comme le nombre de défauts, utilisez la fonction Ajuster le modèle de Poisson.
Vous devez spécifier le rapport des variances d'erreur de mesure dans les variables de prédiction et de réponse
Vous pouvez obtenir des estimations des variances d'erreur en effectuant une études de R&R de l'instrumentation distincte pour chaque variable.
Sélectionner des unités représentant l'étendue réelle ou attendue des mesures
Pour vérifier que les deux instruments ou méthodes fournissent des mesures comparables, sélectionnez des unités qui représentent toutes les valeurs pour lesquelles les mesures doivent être comparables. Mesurez ensuite les unités à l'aide de chaque instrument ou méthode.
Suivre les meilleures pratiques pour la collecte des données
Pour garantir la validité de vos résultats, suivez les indications suivantes :
  • Assurez-vous que les données sont représentatives de la population qui vous intéresse.
  • Collectez suffisamment de données pour bénéficier de la précision nécessaire.
  • Mesurez les variables de façon aussi exacte et précise que possible.
  • Enregistrez les données dans leur ordre de collecte.
Le modèle doit être bien ajusté aux données

Si le modèle n'est pas bien ajusté aux données, les résultats risquent d'être trompeurs. Dans les résultats, utilisez les graphiques des valeurs résiduelles et la droite d'ajustement pour déterminer l'ajustement du modèle aux données.

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