Statistical Models for Social Sciences

La calibration évalue dans quelle mesure les prédictions concordent avec les résultats réels. Elle est cruciale pour juger de la fiabilité des modèles prédictifs, en veillant à ce que les probabilités prédites correspondent aux fréquences observées. Une calibration adéquate renforce la confiance dans les modèles et met en évidence les axes d’amélioration pour mieux refléter les situations réelles. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir. ✔️ 𝓓𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓫𝓲𝓮𝓷 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻é𝓼 produisent des prédictions fiables, facilitant la prise de décision et renforçant la confiance dans les systèmes automatisés. ✔️ 𝓛𝓪 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓮𝓻𝓶𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓪𝓻𝓮𝓻 équitablement différents modèles et d’identifier celui le mieux adapté à chaque application. ✔️ 𝓤𝓷𝓮 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓻é𝓬𝓲𝓼𝓮 garantit que, par exemple, une probabilité prédite de 70 % correspond réellement à un taux d’occurrence de 70 %. ❌ ...

Vous souhaitez explorer les relations entre les variables tout en obtenant des informations statistiques détaillées ? La fonction 𝗴𝗴𝘀𝗰𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀 () du package 𝗴𝗴𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀𝗽𝗹𝗼𝘁 est l’outil qu’il vous faut. Elle combine des nuages de points avec des distributions marginales, offrant ainsi une vue complète de vos données tout en fournissant des résultats statistiques clés. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir. ________________________________________ ✔️ 𝕍𝕚𝕤𝕦𝕒𝕝𝕚𝕤𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕕é𝕥𝕒𝕚𝕝𝕝é𝕖𝕤 : Affiche des nuages de points avec des histogrammes marginaux superposés, facilitant l’observation des patterns et des distributions de chaque variable. ✔️ 𝔸𝕟𝕒𝕝𝕪𝕤𝕖 𝕤𝕥𝕒𝕥𝕚𝕤𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖 𝕚𝕟𝕥é𝕘𝕣é𝕖 : Résultats de tests statistiques, coefficients de corrélation, intervalles de confiance et plus sont automatiquement inclus dans le sous-titre, vous apportant des informations essentielles san...

  🔍 𝕺𝖕𝖙𝖎𝖒𝖎𝖘𝖊𝖗 𝖑𝖊 𝖉𝖎𝖆𝖌𝖓𝖔𝖘𝖙𝖎𝖈 𝖉𝖊𝖘 𝖗é𝖘𝖎𝖉𝖚𝖘 𝖉𝖆𝖓𝖘 𝖑𝖊𝖘 𝖒𝖔𝖉è𝖑𝖊𝖘 𝓜𝓜𝓡𝓜 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖑𝖔𝖓𝖌𝖎𝖙𝖚𝖉𝖎𝖓𝖆𝖑𝖊𝖘 (𝖊𝖋𝖋𝖊𝖙𝖘 𝖋𝖎𝖝𝖊𝖘) Lorsque l’on teste des hypothèses à partir d’études longitudinales (données répétées) à l’aide d’un 𝐦𝐨𝐝è𝐥𝐞𝐬 𝐌𝐌𝐑𝐌 (Mixed Model for Repeated Measures) estimé via 𝗚𝗟𝗦 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲 , il est essentiel de 𝗱𝗶𝗮𝗴𝗻𝗼𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝗿 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝗰𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 . Voici les étapes minimales que j’utilise systématiquement : ⚠️ 𝗔𝘁𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗼𝗻 : 𝗻’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲𝘇 𝗽𝗮𝘀 𝗹𝗲𝘀 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 "𝗻𝗮ï𝗳𝘀" 𝗶𝘀𝘀𝘂𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗿é𝗽𝗼𝗻𝘀𝗲𝘀 𝗼𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃é𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲 𝗱𝗮𝗻𝘀 𝘂𝗻𝗲 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗢𝗟𝗦 𝗰𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗾𝘂𝗲 . Ils refléteront directement les problèmes de corrélation et d’hétéroscédasticité non traités. Il faut plutôt examiner les 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝘀é𝘀 𝗲𝘁 𝗱é𝗰𝗼𝗿𝗿é𝗹é𝘀 que fournit directement la procédure GLS (par exemple ...

L’échantillonnage de Bernoulli est une méthode statistique qui consiste à décider 𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗻𝗶 è 𝗿𝗲 𝗮𝗹 é 𝗮𝘁𝗼𝗶𝗿𝗲 ( 𝗼𝘂𝗶 / 𝗻𝗼𝗻 𝗼𝘂 𝟭 / 𝟬 ) si chaque unité d'une population sera incluse dans l’échantillon, selon une probabilité fixe . Cette méthode est particulièrement 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗲 𝗹𝗼𝗿𝘀𝗾𝘂𝗲 𝗹𝗮 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗲𝘀𝘁 𝘁𝗿 è 𝘀 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝗲 ou lorsqu’il est 𝗶𝗺𝗽𝗼𝘀𝘀𝗶𝗯𝗹𝗲 𝗱𝗲 𝗰𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻 é 𝗲𝘀 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗰𝗵𝗮𝗾𝘂𝗲 𝗶𝗻𝗱𝗶𝘃𝗶𝗱𝘂 . ✅ 𝔸𝕧𝕒𝕟𝕥𝕒𝕘𝕖𝕤 𝕕𝕖 𝕝 ’é 𝕔𝕙𝕒𝕟𝕥𝕚𝕝𝕝𝕠𝕟𝕟𝕒𝕘𝕖 𝕕𝕖 𝔹𝕖𝕣𝕟𝕠𝕦𝕝𝕝𝕚 : Sélection 𝗻𝗼𝗻 𝗯𝗶𝗮𝗶𝘀 é 𝗲 , idéale pour les 𝗲𝗻𝗾𝘂 ê 𝘁𝗲𝘀 ❟ 𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿 ô 𝗹𝗲 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁 é et les 𝗲𝘅𝗽 é 𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 ; Très 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗮𝗰𝗲 pour les populations importantes ou difficiles à étudier intégralement ; 𝗦𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗶𝘁 é 𝗱 ’ 𝗶𝗺𝗽𝗹 é 𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 dans divers contextes ; Permet une 𝘀 é 𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮...