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.
