Discussion :

[kykyn69]

Bonjour à tous,

Petite question pour les experts concernant une sortie de PROC LOGISTIC.

voici le petit code de ma PROC LOGISTIC:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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proc logistic data=mabase outmodel= modele;
    Class mesvar / descending param=glm;
		model BMI(event='M') = mesvar
		/ link = logit
		selection = stepwise
		slstay = 0.05 slentry = 0.05
		rsquare
		scale=none
		ctable
		;
run;

1) dans ma sortie j'ai une variable qui ressort 2 fois :

Summary of Stepwise Selection

Effect Number Score Wald
Step Entered Removed DF In Chi-Square Chi-Square Pr > ChiSq

1 VAR1 5 1 315.9284 <.0001
2 VAR2 9 2 258.4819 <.0001
...
12 VAR3 3 12 33.4180 <.0001
...
24 VAR3 3 22 7.0095 0.0716


j'ai donc VAR3 qui est 2 fois ma liste de variables conservées en sortie (j'ai copié collé tel quel, à savoir que le texte est bien décalé à droite)


2) dans mon analyse du poids des variables j'ai 2 choses qui m'interpellent:

Type 3 Analysis of Effects

Wald
Effect DF Chi-Square Pr > ChiSq

VAR8 3 11.6814 0.0086
VAR9 3 23.1653 <.0001
...
VAR4 0 . .
...


a) VAR4 ressort avec un DDL à 0 et aucune info (alors que dans le résumé de mon STEPWISE elle avait DF=1 et des valeurs)
b) ma VAR3 qui était en double dans le résumé a disparu ici

Est ce que vous auriez une explication à ceci?

Je vous remercie de votre aide et vous souhaite d excellentes vacances :-)

[olivier.decourt]

Bonjour.
Sur la présence de VAR3 en double, je suppose que c'est parce qu'elle a été incluse puis éliminée par le Stepwise. Si tu utilisais Forward, elle ne serait pas en double. Les tests de type 3 ne montrent que les variables présentes dans le modèle final, c'est donc logique que VAR3 n'y figure pas.
Sur la valeur manquante pour VAR4, c'est soit un problème de redondance avec d'autres variables (rendu peu probable par la sélection Stepwise), soit un souci d'estimation de vraisemblance (aucun Warning dans la log ?), par exemple si VAR4 sépare parfaitement les OUI d'un côté et les NON de l'autre, seule ou en combinaison avec d'autres variables du modèle (mais il devrait y avoir des messages de "Quasi-complete separation" dans la log).

[kykyn69]

Bjr Olivier,

Merci tout d abord pour la réponse claire et précise

Pour VAR4, aucun message spécifique dans ma log, donc pour le moment je la mets de côté, j échangerai avec mes collègues à leur retour de congés

J en profite pour rajouter une question bonus :

Afin de mesurer le poids de chacune de mes variables dans le modèle, et savoir lesquelles conserver, je les ai triées en fonction de leur WALD défini dans "Analysis of effets"

j'ai donc relancé ma proc logistic en me limitant à ces vars et en les triant par WALD descendant et je rajoute l option DETAILS

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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proc logistic data=matable outmodel= modele;
    Class var1 var2 var3 / descending param=glm;
   model BMI(event='M') = var1 var2 var3
		/ link = logit
		selection = stepwise
		slstay = 0.05 slentry = 0.05
		rsquare
		scale=none
		ctable
		details
		;
run;

je pensais qu en faisant ainsi, la logistic les testerait par ordre de saisie, ce qui n est pas le cas
j ai testé avec la méthode FORWARD mais toujours pareil : le programme teste en 1er la var qui a le plus SCORE dans le SUMMARY STEPWISE, et non pas celle qui a le plus grand WALD dans le modèle

Existe il une option pour faire ceci, ou suis je condamné à lancer n proc logistic en ajoutant à chaque fois une variable?

Encore et merci et bonne fin de journée

[olivier.decourt]

Je crois que tu es condamné à faire les ajouts manuels de variables.
La raison, c'est que le tableau de type 3 (Analysis of Effects) mesure l'apport de chaque variable compte tenu de la présence des autres dans le modèle. Ce qui est un calcul impossible à faire dans une sélection pas à pas, où le score mesure (à peu près, je simplifie pour pouvoir faire le parallèle, que les puristes me pardonnent) l'apport de chaque variable compte tenu de celles déjà incluses dans le modèle. Et toute la procédure de sélection de SAS est basée sur cet apport marginal, jamais sur l'apport a posteriori.
Par contre, tu peux explorer d'autres critères d'inclusion avec la proc HPGENSELECT si tu as SAS 9.4: il y a des Forward / Backward / Stepwise motivés par des critères d'Akaike ou de Schwarz par exemple.

[kykyn69]

ok ok merci encore pour toutes ces infos :-)

Je vais creuser tout ça.

Bonne journée!