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Le rapport des probabilités de succès compare les probabilités de succès de deux événements. Les probabilités de succès d'un événement représentent la probabilité que l'événement se produise, divisée par la probabilité que l'événement ne se produise pas. Minitab calcule les rapports des probabilités de succès lorsque le modèle utilise la fonction de liaison logit.
Le rapport des probabilités de succès permet de déterminer l'effet d'un prédicteur. L'interprétation du rapport des probabilités de succès varie selon que le prédicteur est de catégorie ou continu.
Les rapports de probabilités de succès supérieurs à 1 indiquent que l'événement est plus susceptible de se produire à mesure que le prédicteur augmente. Les rapports de probabilités de succès inférieurs à 1 indiquent que l'événement est moins susceptible de se produire à mesure que le prédicteur augmente.
Dans ces résultats, le modèle utilise le dosage d'un médicament pour prévoir la présence ou l'absence de bactérie chez des sujets adultes. Dans cet exemple, l'absence de bactérie constitue l'événement. Chaque comprimé contenant une dose de 0,5 mg, les chercheurs utilisent une variation d'unité de 0,5 mg. Le rapport des probabilités de succès est environ de 6. Pour chaque comprimé supplémentaire pris par un adulte, les probabilités de succès concernant le fait qu'un patient n'ait pas la bactérie sont multipliées par 6.
| Incrément | Rapport des probabilités de succès | IC à 95 % | |
|---|---|---|---|
| Dose (mg) | 0,5 | 6,1279 | (1,7218; 21,8087) |
Pour les prédicteurs de catégorie, le rapport des probabilités de succès compare les probabilités qu'un événement se produise à deux niveaux différents du prédicteur. Minitab configure la comparaison en répertoriant les niveaux dans deux colonnes, Niveau A et Niveau B. Le niveau B est le niveau de référence du facteur. Les rapports des probabilités de succès supérieurs à 1 indiquent que l'événement est plus susceptible de se produire au niveau A. Les rapports des probabilités de succès inférieurs à 1 indiquent que l'événement est moins susceptible de se produire au niveau A. Pour plus d'informations sur le codage des prédicteurs de catégorie, reportez-vous à la rubrique Schémas de codage des prédicteurs de catégorie.
Dans ces résultats, le prédicteur de catégorie est le premier mois de la haute saison d'un hôtel. La réponse correspond à l'annulation ou non d'une réservation par un client. Dans cet exemple, une annulation constitue l'événement. Le plus grand rapport des probabilités de succès est d'environ 7,71, lorsque le niveau A est le mois 4 et le niveau B est le mois 1. Cela indique que la probabilité qu'un client annule une réservation pendant le mois 4 est environ 8 fois supérieure à la probabilité qu'un client annule une réservation pendant le mois 1.
| Niveau A | Niveau B | Rapport des probabilités de succès | IC à 95 % |
|---|---|---|---|
| Mois | |||
| 2 | 1 | 1,1250 | (0,0600; 21,0834) |
| 3 | 1 | 3,3750 | (0,2897; 39,3165) |
| 4 | 1 | 7,7143 | (0,7461; 79,7592) |
| 5 | 1 | 2,2500 | (0,1107; 45,7172) |
| 6 | 1 | 6,0000 | (0,5322; 67,6397) |
| 3 | 2 | 3,0000 | (0,2547; 35,3325) |
| 4 | 2 | 6,8571 | (0,6556; 71,7169) |
| 5 | 2 | 2,0000 | (0,0976; 41,0019) |
| 6 | 2 | 5,3333 | (0,4679; 60,7946) |
| 4 | 3 | 2,2857 | (0,4103; 12,7323) |
| 5 | 3 | 0,6667 | (0,0514; 8,6389) |
| 6 | 3 | 1,7778 | (0,2842; 11,1200) |
| 5 | 4 | 0,2917 | (0,0252; 3,3719) |
| 6 | 4 | 0,7778 | (0,1464; 4,1326) |
| 6 | 5 | 2,6667 | (0,2124; 33,4861) |
Ces intervalles de confiance (IC) sont des étendues de valeurs susceptibles de contenir les valeurs réelles des rapports des probabilités de succès. Le calcul des intervalles de confiance utilise la loi normale. L'intervalle de confiance est précis si l'effectif d'échantillon est assez important pour que la distribution des rapports des probabilités de succès de l'échantillon suive une loi normale.
Les échantillons étant aléatoires, il est peu probable que deux échantillons d'une population donnent des intervalles de confiance identiques. Cependant, si vous prenez de nombreux échantillons aléatoires, un certain pourcentage des intervalles de confiance obtenus contiendra le paramètre de population inconnu. Le pourcentage de ces intervalles de confiance contenant le paramètre est le niveau de confiance de l'intervalle.
Pour évaluer l'estimation du rapport des probabilités de succès, utilisez l'intervalle de confiance.
Par exemple, avec un niveau de confiance de 95 %, vous pouvez être certain à 95 % que l'intervalle de confiance comprend la valeur du rapport des probabilités de succès pour la population. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comporte des valeurs ayant une signification pratique pour votre situation. Si l'intervalle est trop grand pour être utile, vous devez sans doute augmenter votre effectif d'échantillon.
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