Remarques sur la comparaison entre les modeles lineaire et logit

Aris, Emmanuel; Hagenaars, Jacques A.

doi:10.1177/075910630006600103

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“…Cependant, si le fait d'additionner a chaque cellule du tableau de contingence une petite constante (ce qui a pour effet d'augmenter le cote conservatif des tests) est acceptable, les modeles lin6aires peuvent 6tre utflis6s. Comme rappel6 dans Aris et Hagenaars (2000), et d'apres 1'exemple trait6 precedemment, des effets d'interactions peuvent 6tre prdsents dans le Modele Loglin6aire Orientd et absent dans le Modèle Lindaire Pondere (ou vice versa). Cela n'indique pas une superiorite d'un modele sur un autre mais seulement que certaines hypotheses de stabflit6/constance des effets (par rapport aux différentes classes d'autres variables, aussi appel6s effets d'interaction) peuvent 6tre ou non faites.…”

Section: Les Id6es Fondamentales Des Modeles Loglin6aires Orientes Etunclassified

“…Leurs avantages et inconv6nients respectifs sont d6pendants des choix m6thodologiques faits durant la consid6ration du type de structure que l'on considere la plus adaptee. Ainsi, 1 aspect technique ne doit pas etre prddominant pour orienter le choix d'utilisation d'un type de modele plut6t que 1'autre (voir Aris et Hagenaars, 2000). [1] Si le codage par catégories de références (dummy coding) est choisi, les contraintes sont du type (avec la catégorie ' 1' pour la catégorie de référence pour A, B, et C ):…”

Section: Les Id6es Fondamentales Des Modeles Loglin6aires Orientes Etunclassified

Section: Les Id6es Fondamentales Des Modeles Loglin6aires Orientes Et Desunclassified

“…La diff6rence fondamentale entre ces m6thodes repose sur la fonction de hen supposee entre la quantite ddpendante et les quantites inddpendantes. Pour les modeles lindaires, cette fonction de lien est l'identit6, pour les modeles loglin6aires cette fonction de lien est une fonction logarithmique (Aris et Hagenaars, 2000).Meme si la compr6hension complete des th6ories sous-jacentes a ces deux types de modeles peut demander quelques comp6tences techniques, du fait de 1'existence de certains programmes il est relativement facile d'utiliser correctement ces modeles a partir de la comprehension des id6es et structures de base de ces modeles et de certaines connaissances methodologiques. L'objectif de cet article est de presenter ces connaissances suffisantes sur la structure et la methodologie de ces modeles dans le but de pouvoir les utiliser de maniere satisfaisante.…”

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L'analyse de données tabulaires avec les modèles lineaires et loglineaires

Aris

2002

Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie S

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Analysis of Cross-Tabulation Data with Linear and LoglinearModels. Several models have been proposed to evaluate the strength of the relationships between observed variables, some dependent on others. In particular, when the variables are categorical, models in which the effects are considered additive (linear models), or multiplicative (loglinear/logit models) are often used. In the most complète version of these models, dependence relationships between several categorical dépendent and independent variables can be modelled. The aim of this article is to provide basic knowledge of these models to be able to apply them satisfactorily. The fundamental dependency equations, the construction of the complete models, and récent developments are presented. Further, références to programs that may be used to apply these models, and to more technical works, are provided. This présentation is based on the analysis of an example. Categorical Dependent Variables, Linear Models, Logit Models, Loglinear Models. Résumé. De nombreux modèles ont & e a c u t e ; t & e a c u t e ; proposés afin de pouvoir évaluer l'intensité des relations de dépendance entre différentes variables observées. En particulier, dans le cas où les variables sont qualitatives, les modèles faisant l'hypothèse d'effets additifs (modèles linéaires) ou multiplicatifs (modèles loglinéaires/logit) sont souvent utilisés. Les versions les plus complètes de ces modèles permettent de modéliser des réseaux de dépendance entre différentes variables qualitatives. L'objectif de cet article est de fournir les connaissances de base permettant de comprendre et d'utiliser ces modèles. Les équations de Dans le pr6sent article, la mod6lisation d'un ensemble de donn6es r6sultant de l'observation de variables qualitatives est abord6e. Chaque variable qualitative 6tant d6finic par un ensemble de classes 6 determine et fini, il est possible de transcrire l'information contenue dans les donn6es sous la forme d'un tableau de contingence global.Dans ce tableau, toutes les variables sont crois6es entre elles, de sorte que toutes les conjonctions de valeurs des differentes categories des variables sont listees. Par exemple, pour quatre variables avec 2, 4, 3, et 3 categories chacune, 1'information sur 1'association entre les quatre variables est contenue dans un tableau de contingence ayant 72 cases (= 2 . 4 . 3 . 3).Deux mdthodes de mod6lisation de donnees tabulaires retiendront notre attention ici. La diff6rence fondamentale entre ces m6thodes repose sur la fonction de hen supposee entre la quantite ddpendante et les quantites inddpendantes. Pour les modeles lindaires, cette fonction de lien est l'identit6, pour les modeles loglin6aires cette fonction de lien est une fonction logarithmique (Aris et Hagenaars, 2000).Meme si la compr6hension complete des th6ories sous-j...

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L'analyse de données tabulaires avec les modèles lineaires et loglineaires

Aris

2002

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Observation et modele lineaire ou logistique: Reponse a Aris et Hagenaars

Cibois

2000

Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie S

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Observation and Linear or Logistic Models - Reply to Aris and Hagenaars. The answer proposed here to Aris and Hagenaars (2000) stresses the fact that inadequate application of logistic modeling in analyzing data only concerns marginal effects in percentages. We call for the abandon of the indicator in favor of either logistic regression odds ratio estimations, or observations of tabular analysis (or their estimation by marginal effects in percentage of a linear regression).

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Comment traduire sous forme de probabilités les résultats d’une modélisation logit ?

Deauvieau

2010

Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie S

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How to Translate a Logit Model into Probabilities: It is common in sociology to try to translate the results of a logit model into probabilities or percentages; in other words, into the language of cross tabulations. The purpose of this paper is to present and discuss three ways of performing this operation. This is done using numerical data taken from the FQP 2003 survey by INSEE. We present and discuss successively the method ''of deviation from a reference situation'', the ''experimental deviation'' method and finally the method of ''pure deviation''. Ré suméIl est courant en sociologie de chercher à traduire les résultats d'une modélisation logit sous la forme de probabilités ou de pourcentages, autrement dit dans le langage du tableau croisé. L'objet de cet article est de présenter et discuter trois façons différentes de réaliser cette opération. On utilise pour cela un exemple numérique concret tiré de l'enquête FQP 2003 de l'INSEE avec lequel sont présentés et discutés successivement la méthode de l'écart à la situation de référence , la méthode de l'écart expérimental , et enfin la méthode de l'écart pur .

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