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Régression logistique avec IBM SPSS

Description générale

Ce cours d’une journée présente la régression logistique, une méthode d’analyse utilisée pour la modélisation d’une variable dépendante dichotomique. La théorie liée à la régression logistique est présentée et complétée par la démonstration d’exemples concrets. Des séances d’exercices pratiques permettent aux participants d’appliquer la régression logistique sur des données à l’aide du logiciel IBM SPSS. Au terme de cette formation, les participants seront en mesure d’utiliser la régression logistique dans le cadre de leurs propres travaux.

Prérequis

Avoir suivi un cours de statistique de niveau universitaire et connaître les méthodes d’analyse de données : statistiques descriptives, khi-carré, test-t et ANOVA. Une connaissance de base de la régression linéaire est préférable. Afin de profiter des séances d’exercices, il est fortement recommandé de savoir utiliser le logiciel IBM SPSS.

Plan de cours

Introduction

  • Contexte d’utilisation de la régression logistique
  • Comparaison avec d’autres méthodes d’analyse multivariées
  • Mise en situation (exemple)

Définitions

  • ODDS et ODDS ratio
  • Risque relatif

Régression logistique avec une seule variable indépendante

  • Le modèle de régression logistique à une seule variable
  • Calcul de la probabilité
  • Estimation et interprétation des paramètres
  • Les variables indépendantes catégorielles
  • Les variables indépendantes continues

Régression logistique multiple

  • Présentation d’un modèle de régression logistique multiple
  • Interprétation des paramètres
  • Méthodes de sélection de variables
  • Modèles par bloc ou hiérarchiques

Ajustement du modèle

  • Tests d’hypothèses du modèle
  • Examen des variables
  • Mesures sommaires
  • Test d’ajustement
  • Évaluer la performance du modèle

Sujets spéciaux

  • Rédaction des résultats
  • Interaction entre deux variables indépendantes (auto-formation)

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