Pour certains prédicteurs, le rapport des probabilités de succès par défaut correspondant à un changement d'une unité du prédicteur n'est pas vraiment utile. Par exemple, si le risque relatif pour un changement de 1 jour est trop petit, entrez 365 pour voir le risque relatif pour un changement de 1 an à la place.
Prédicteur continu
Affiche le nom de tous les prédicteurs continus de votre modèle. Cette colonne est en lecture seule.
Incrément
Saisissez l'incrément de valeur du prédicteur continu utilisé par Minitab pour calculer le rapport des probabilités de succès.
Codage des variables de catégorie
Codage pour les prédicteurs de catégorie
Pour effectuer l'analyse, Minitab doit recoder les prédicteurs de catégorie en utilisant une méthode parmi deux possibles. Vous pouvez changer de méthode selon que vous souhaitez comparer les niveaux du prédicteur à une valeur de référence ou à un niveau de référence. Le schéma de codage ne modifie pas le test de l'effet général du prédicteur. Pour plus d'informations, accédez à Schémas de codage des prédicteurs de catégorie.
(-1, 0, +1) : Choisissez de comparer le risque qu’une personne d’un niveau de groupe subit l’événement par rapport à une personne d’un niveau de référence.
(1, 0) : Choisissez de comparer le risque qu’une personne d’un niveau de groupe subit l’événement par rapport à une personne du niveau de regroupement 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
Prédicteur de catégorie
Cette colonne du tableau indique le nom de tous les prédicteurs de catégorie de votre modèle. Cette colonne est en lecture seule.
Niveau de référence
Minitab compare tous les niveaux (autres que le niveau de référence) 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 révélatrice.
Par exemple, un prédicteur catégorique sur la question de savoir si la numération plaquettaire d’un patient est normale a des niveaux « Oui » et « Non ». L’événement de réponse est qu’un patient meurt.
Le niveau de référence est placé en dénominateur dans le rapport des probabilités de succès. Lorsque vous changez le niveau de référence, le rapport des probabilités de succès s'inverse. Quand le niveau de référence est "Non", le rapport des probabilités de succès est le suivant :
Un rapport des probabilités de succès égal à 0,2 indique que le client est 0,2 fois plus susceptible d'acheter les céréales quand la facteur a la valeur "Oui" que quand il a la valeur "Non".
Quand le niveau de référence est "Oui", le rapport des probabilités de succès est le suivant :
Un rapport des probabilités de succès égal à 5 indique que le client est 5 fois plus susceptible d'acheter les céréales quand la facteur a la valeur "Oui" que quand il a la valeur "Non".
Quand vous changez le niveau de référence, le signe du coefficient change aussi. Quand le niveau de référence est "Oui", le coefficient est -1,6. Un coefficient négatif indique que le client est plus susceptible d'acheter les céréales au niveau de référence du facteur. Quand le niveau de référence est "Non", le signe change et le coefficient devient 1,6. Un coefficient positif indique que le client est moins susceptible d'acheter les céréales au niveau de référence du facteur.
Normaliser les prédicteurs continus
Vous pouvez normaliser les prédicteurs continus dans votre modèle. Les prédicteurs normalisés ne servent qu'à ajuster le modèle et ne sont pas stockés dans la feuille de travail.
La normalisation des prédicteurs continus permet d'améliorer l'interprétation du modèle dans des conditions spécifiques.
Centrez les prédicteurs continus en soustrayant la moyenne : cette méthode permet de réduire la multicolinéarité, ce qui améliore la précision des estimations des coefficients. Cette méthode est utile si votre modèle comporte des prédicteurs, des termes d'ordre supérieur et des termes d'interaction hautement corrélés. Chaque coefficient représente la modification attendue de la réponse en fonction d'une modification d'une unité du prédicteur, à l'aide de l'échelle de mesure initiale.
Normalisez l'échelle des prédicteurs continus en divisant par l'écart type : cette méthode permet d'harmoniser les prédicteurs afin de pouvoir comparer la taille des coefficients. Cette approche est utile lorsque vous souhaitez savoir quels prédicteurs ont le plus d'effet, tout en contrôlant les différences dans l'échelle. Toutefois, chaque coefficient représente la modification prévue de la réponse en fonction d'une modification de l'un des écarts types du prédicteur.
Utilisez l'une des méthodes suivantes pour normaliser vos prédicteurs continus :
Ne pas normaliser : utilisez vos données d'origine pour les prédicteurs continus.
Spécifier les niveaux inférieur et supérieur pour coder comme -1 et +1 : utilisez cette option pour centrer les prédicteurs et les placer sur une échelle comparable. Minitab a recours à cette méthode dans le plan d'expériences (DOE). Toutes les données comprises entre le minimum et le maximum indiqués sont transformées en un nombre compris entre −1 et +1. Dans le tableau, saisissez le minimum et le maximum, ou utilisez les valeurs par défaut contenues dans l'échantillon.
Prédicteur continu
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Min.
Saisissez une valeur à coder comme −1. La valeur par défaut est la valeur minimale de l'échantillon.
Max.
Saisissez une valeur à coder comme +1. La valeur par défaut est la valeur maximale de l'échantillon.
Soustraire la moyenne et diviser par l'écart type : utilisez cette option pour centrer les prédicteurs et les placer sur une échelle comparable.
Soustraire la moyenne : utilisez cette option pour centrer les prédicteurs.
Diviser par l'écart type : utilisez une échelle comparable pour tous les prédicteurs.
Soustraire une valeur spécifiée, puis diviser par une autre : indiquez d'autres valeurs au lieu d'utiliser les estimations de la moyenne et de l'écart type issues de l'échantillon.
Prédicteur continu
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Soustraire
Saisissez la valeur à soustraire de chaque prédicteur continu.
Diviser par
Saisissez la valeur utilisée par Minitab pour diviser le résultat de la soustraction.
Quand le niveau de référence est "Oui", le rapport des probabilités de succès est le suivant :
