Pratique de Sas Windows ...9.3 Volume 2 - Ined
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Les <strong>de</strong>ux variables <strong>de</strong> sociabilité (GRFAM et LT1AMI1) indiquent que le fait d’avoir <strong>de</strong> la famille dans la<br />
région <strong>de</strong> rési<strong>de</strong>nce et d’être amis avec ses voisins augmente la probabilité d’être attaché au lieu <strong>de</strong> rési<strong>de</strong>nce.<br />
Le fait d’être âgés <strong>de</strong> 65 ans et plus multiplie la probabilité par 1,828 d’être attaché au lieu <strong>de</strong> rési<strong>de</strong>nce en<br />
référence à la classe d’âge la plus jeune. Enfin les personnes vivant seules sans enfants et les personnes<br />
immigrées semblent plus attachés à leur lieu <strong>de</strong> rési<strong>de</strong>nce.<br />
Nom : ORPlot<br />
Libellé:95% Clodds=Courbes <strong>de</strong> Wald<br />
Modèle :Stat.Logistic.Graphics.ORPlot<br />
Chemin :Logistic.ORPlot<br />
Ce graphique, issu naturellement du co<strong>de</strong> <strong>Sas</strong>, permet d’avoir une visualisation <strong>de</strong>s résultats <strong>de</strong> l’ odds ratio.<br />
Le tracé rouge représente l’intervalle <strong>de</strong> confiance et le point bleu représente la valeur estimée <strong>de</strong> l’odds ratio.<br />
Les odds ratio sur la ligne/valeur <strong>de</strong> 1, ne sont pas significatifs, on retrouve bien les modalités ayant les<br />
intervalles <strong>de</strong> confiance compris entre 0 et 1.<br />
Les valeurs inférieures à 1 sont donc les valeurs qui baissent significativement la probabilité et les valeurs<br />
supérieures à 1 sont les valeurs qui augmentent significativement la probabilité.<br />
Nom : Association<br />
Libellé:Statistiques d'association<br />
Modèle :Stat.Logistic.Association<br />
Chemin :Logistic.Association<br />
ods select association;<br />
ods output Association=dsommer<br />
(where=(Label2 = "D <strong>de</strong> Somers")<br />
keep=Label2 nValue2); co<strong>de</strong>...;<br />
ods select all;<br />
ods output close;<br />
Cela permet d’évaluer la qualité du modèle.<br />
Plus le Pourcentage Concordant est élevé, plus le<br />
pouvoir prédictif du modèle est bon et donc meilleur<br />
est le modèle.<br />
Paires : Il y a donc autant <strong>de</strong> paires que le nombre<br />
d’individus attachés * nombre d’individus non attaché<br />
(2496*2955=7375680)<br />
<strong>Sas</strong> compare pour chaque paire si la proba <strong>de</strong><br />
l’individu qui vérifie le comportement est ou non<br />
supérieure à la proba <strong>de</strong> l’individu qui ne vérifie pas<br />
l’événement.<br />
c : compris entre 0,5 et 1 ; si c=0,5 modèle aléatoire<br />
hasard complet.<br />
Si c=1, caractère prédictif total du modèle.<br />
150 <strong>Pratique</strong> <strong>de</strong> <strong>Sas</strong> windows ….93 <strong>Volume</strong> 2 et Coll.