IdentifiantMot de passe
Loading...
Mot de passe oublié ?Je m'inscris ! (gratuit)
Navigation

Inscrivez-vous gratuitement
pour pouvoir participer, suivre les réponses en temps réel, voter pour les messages, poser vos propres questions et recevoir la newsletter

Tests d'hypothèse Discussion :

Faire un chi 2 ou une regression logistique ?


Sujet :

Tests d'hypothèse

  1. #1
    Nouveau Candidat au Club
    Homme Profil pro
    Pharmacie
    Inscrit en
    Août 2015
    Messages
    1
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Homme
    Âge : 34
    Localisation : France, Paris (Île de France)

    Informations professionnelles :
    Activité : Pharmacie

    Informations forums :
    Inscription : Août 2015
    Messages : 1
    Points : 1
    Points
    1
    Par défaut Faire un chi 2 ou une regression logistique ?
    Bonjour à tous,

    Je suis emplis d'un doute...

    Mon travail consiste à déterminer et évaluer la qualité d'une base de donnée, issu d'établissement. L'un de mes axes de travail est par exemple l'axe d'exhaustivité, comme par exemple le nombre de manquant qui existe dans cette base.

    J'ai calculé sous sas le nombre de donnée manquante par région, par type d'établissement et par forme d'activité. Or, voilà mon problème, comment savoir quelle région/forme d'activité/type d'établissement transmet un nombre anormalement haut de donnée manquante ?
    Mon premier réflexe a été de penser "Chi2". C'est à dire que je suis parti du principe que si les régions transmettaient les mêmes données de la même manière, la proportion de manquant devrait être la même dans chaque région et donc :
    nombre de donnée(région)/nbr de donnée (total)= nbrdemanquant(région)=nbrdemanquant(total).

    A partir de là, je calcule un nombre de manquant théorique pour chaque région en faisant une bête règle de trois, et je fais mon Chi2 = (|Manquant-Observé - Manquant-Théorique|-0.5)² / Manquant-Théorique

    Qu'en pensez vous de ma méthode ? J'arrive pas de me défaire de l'idée que je peux faire "mieux" qu'un chi2. Et je me demande s'il n'y a pas une possibilité de faire une régression logistique.

    Merci d'avance.

  2. #2
    Membre éprouvé

    Homme Profil pro
    Cyber Security & AI
    Inscrit en
    Février 2009
    Messages
    506
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Homme
    Localisation : France, Oise (Picardie)

    Informations professionnelles :
    Activité : Cyber Security & AI

    Informations forums :
    Inscription : Février 2009
    Messages : 506
    Points : 1 189
    Points
    1 189
    Billets dans le blog
    2
    Par défaut
    Bonjour Molina,

    Ta démarche semble juste, enfin sur les points que je comprends.

    Concernant la loi du Chi2. Elle te donne un seuil d’erreur acceptable dans un test entre deux Hypothèses «HO» et «H1». Pour toi, entre manquant ou pas.

    Pour la régression logistique, elle te donnera pour tes variables qui fond parties de tes données, lesquelles sont sujettes à être sûr représenté dans les facteurs manquants.

    Bien cordialement.

Discussions similaires

  1. Calcul d'un score après une regression logistique
    Par pistol22 dans le forum SAS STAT
    Réponses: 18
    Dernier message: 16/09/2015, 12h17
  2. Variables significatives dans une regression logistique
    Par cococmoi dans le forum SAS STAT
    Réponses: 0
    Dernier message: 26/04/2013, 15h22
  3. Pertinence du modèle apres une regression logistique
    Par koulifanya dans le forum SAS STAT
    Réponses: 1
    Dernier message: 09/08/2011, 21h31
  4. Score sur une regression logistique
    Par Just07 dans le forum SAS STAT
    Réponses: 0
    Dernier message: 19/05/2011, 11h14
  5. [Débutant] Faire une regression ?
    Par thtghgh dans le forum MATLAB
    Réponses: 5
    Dernier message: 24/05/2009, 17h48

Partager

Partager
  • Envoyer la discussion sur Viadeo
  • Envoyer la discussion sur Twitter
  • Envoyer la discussion sur Google
  • Envoyer la discussion sur Facebook
  • Envoyer la discussion sur Digg
  • Envoyer la discussion sur Delicious
  • Envoyer la discussion sur MySpace
  • Envoyer la discussion sur Yahoo