L'analyse de régression logistique

Abstract

La régression logistique se définit comme étant une technique permettant d'ajuster une surface de régression à des données lorsque la variable dépendante est dichotomique. Cette technique est utilisée pour des études ayant pour but de vérifier si des variables indépendantes peuvent prédire une variable dépendante dichotomique. Contrairement à la régression multiple et l'analyse discriminante, cette technique n'exige pas une distribution normale des prédicteurs ni l'homogénéité des variances. Différents types de régression logistique existent, possédant chacun leur procédé statistique et conduisant à l'élaboration de différents modèles théoriques. Ainsi, seront abordés les types direct, séquentiel et automatisé («stepwise»). Un exemple d'utilisation de cette technique avec le logiciel SPSS sera présenté et la procédure d'analyse des résultats y sera détaillée, notamment en ce qui a trait à l'interprétation des rapports de cote.Logistic regression analysis allows one to predict a discrete outcome such as group membership from a set of variables that may be continuous, dichotomous, or a mix. This technic is use when we want to verifiy if many independant variables can predict a dependant dichotomous variable. Unlike multiple regression and discriminant function analysis, the logistic regression does not require a normal distribution of predictors neither equal variance within each group (homogeneity of variances). Different types of logistic regression exist, each one having a statistic procedure and will conduct the elaboration of differents theorical models. In this way, will be approached the direct types, sequential and stepwise.One example of using this technic with SPSS program, will be presented and the analytical procedure of the results will then be detailled, notably concerning the interpretation of the odds ratio.La régression logistique est une technique permettant d'ajuster une surface de régression à des données lorsque la variable dépendante est dichotomique. Il s'agit en fait de connaître les facteurs associés à un phénomène en élaborant un modèle de prédiction. La popularité de cette méthode est bien connue dans les sciences de la santé et en sciences humaines, où la variable à prédire est la présence ou l'absence d'une maladie. Par exemple, il peut s'agir d'une étude sur la dépression majeure où l'on désire connaître les facteurs la prédisant le mieux, en étudiant des variables telles que l'âge, le sexe, l'estime de soi, les relations interpersonnelles etc. (Tabachnick et Fidell, 2000). Postulats et principes de baseLa régression logistique n'exige pas que les prédicteurs soient distribués normalement, linéaires ou qu'ils possèdent une variance égale entre chaque groupe. Toutefois, cette technique s'applique uniquement à de grands échantillons. Les prédicteurs (variables indépendantes) peuvent être des variables dichotomiques ou continues (Tabachnick et Fidell, 2000). Équation utilisée :Ln (Ŷ/ 1-Ŷ))= A + ∑ BjXij (1) Cette équation correspond au Log naturel de la probabilité 35

Rehabilitation after lower limb injury: development of a predictive score (RALLI score)

“…A prospective score of 3 items was built using the factors whose odds ratios (ORs) remained significant in the regression analy sis. 25 The score was tested on the database to determine a threshold for prediction of rehabilitation needs using the PASW version 18.0 software for statistical analyses.…”

Objets potentiellement dangereux et victimisation par les pairs à l’école secondaire

“…insultesmenaces et agressions physiques) qui sont le plus à risque d'apporter des objets potentiellement dangereux à l'école. Bien que les rapports de cote soient considérés comme faibles (RC < 1,3), les résultats sont jugés satisfaisants, compte tenu du caractère exploratoire de cette étude (Desjardins, 2005). Ces résultats concordent avec ceux de Benbenishty et Astor (2005) Les résultats rapportent aussi que le sexe et l'âge influencent le fait que les élèves apportent ou non des objets pouvant leur servir d'armes à l'école.…”

Effet de la fréquentation des pensionnats autochtones et des mauvais traitements durant l'enfance sur les problèmes de consommation d'alcool et de drogues /

“…Les résultats sont exprimés en rapports de cotes pour chacun des prédicteurs (Venkataraman & Ananthanarayanan, 2008). Les rapports de cote représentent la chance d'appartenir à un groupe lorsque la valeur du prédicteur augmente de 1 (Desjardins, 2007). En d'autres mots, un rapport de cotes supérieur à 1 indique une augmentation des chances de faire partie du groupe, alors qu'un rapport de cotes inférieur à 1 diminue les probabilités d'appartenance à ce groupe (Field, 2005).…”

“…En d'autres mots, un rapport de cotes supérieur à 1 indique une augmentation des chances de faire partie du groupe, alors qu'un rapport de cotes inférieur à 1 diminue les probabilités d'appartenance à ce groupe (Field, 2005). Cette méthode d'analyse ne nécessite pas que les prédicteurs soient distribués normalement ou qu'ils possèdent une variance similaire dans chaque groupe (Desjardins, 2007). Par contre, la régression logistique exige des échantillons suffisamment grands pour s'assurer d'un bon niveau de stabilité.…”