Méthodes de sélection des variables de régression linéaire

La sélection d'une méthode vous permet de spécifier la manière dont les variables indépendantes sont introduites dans l'analyse. En utilisant différentes méthodes, vous pouvez construire divers modèles de régression à partir du même groupe de variables.

• Introduire (régression). Procédure de sélection de variables dans laquelle toutes les variables d'un bloc sont introduites en une seule étape.
• Pas à pas. A chaque étape, le programme saisit la variable indépendante exclue de l'équation ayant la plus petite probabilité de F, si cette probabilité est suffisamment faible. Les variables déjà comprises dans l'équation de régression sont éliminées si leur probabilité de F devient trop grande. Le processus s'arrête lorsqu'aucune variable ne peut plus être introduite ou supprimée.
• Supprimer. Procédure de sélection de variables dans laquelle toutes les variables d'un bloc sont supprimées en une seule étape.
• Elimination descendante. Procédure de sélection de variables au cours de laquelle toutes les variables sont introduites dans l'équation, puis éliminées une à une. La variable ayant la plus petite corrélation partielle avec la variable dépendante est la variable dont la suppression est étudiée en premier. Si elle répond aux critères d'élimination, elle est supprimée. Une fois la première variable éliminée, l'élimination de la variable suivante restant dans l'équation et ayant le plus petit coefficient de corrélation partielle est étudiée. La procédure prend fin quand plus aucune variable de l'équation ne satisfait aux critères de suppression.
• Sélection ascendante. Procédure de sélection étape par étape de variables, dans laquelle les variables sont introduites séquentiellement dans le modèle. La première variable considérée est celle qui a la plus forte corrélation positive ou négative avec la variable dépendante. Cette variable n'est introduite dans l'équation que si elle satisfait le critère d'introduction. Si la première variable est introduite dans l'équation, la variable indépendante externe à l'équation et qui présente la plus forte corrélation partielle est considérée ensuite. La procédure s'interrompt lorsqu'il ne reste plus de variables satisfaisant au critère d'introduction.

Les valeurs de signification dans vos sorties sont basées sur l'adéquation à un modèle unique. Par conséquent, les valeurs de signification ne sont généralement pas valables lorsqu'on utilise une méthode détaillée (étape par étape, ascendante ou descendante).

Toutes les variables doivent respecter le critère de tolérance pour être entrées dans l'équation, quelle que soit la méthode d'entrée spécifiée. Le niveau de tolérance par défaut est 0,0001. Une variable n'est pas entrée si elle fait passer la tolérance d'une autre variable déjà entrée dans le modèle en dessous du seuil de tolérance.

Toutes les variables indépendantes sélectionnées sont ajoutées dans un seul modèle de régression. Cependant, vous pouvez spécifier différentes méthodes d'entrée pour les sous-groupes de variables. Par exemple, vous pouvez entrer un bloc de variables dans le modèle de régression en utilisant la sélection étape par étape, et un second bloc en utilisant la sélection ascendante. Pour ajouter un second bloc de variables au modèle de régression, cliquez sur Suivant.