Bonjour,
J’étudie actuellement différents paramètres qui pourraient influencer la volonté des gens à s’impliquer dans des activités en faveur de la biodiversité (variable "invol").
J’ai pour cela dû faire tourner sur R un modèle de régression logistique ordinale polytomique avec ces variables (facteurs) :
- "Ins" (la « force » de connexion avec la nature des individus : échelle de 1 à 7)
- "Satisfaction" (leur implication engendrera-t-elle de la satisfaction selon eux : oui/non/jsp)
- "Ecomanagement" (est-ce qu’une gestion de la nature plus durable est-elle favorable selon eux : oui/non/jsp)
modlogit1 <-polr(invol ~ INS + satisfaction + ecomanagement, data = df4, Hess = TRUE)
J’ai ensuite rajouté les interactions entre INS et les autres variables :
modlogit2 <-polr(invol ~ INS + satisfaction + ecomanagement + INS*satisfaction + INS*ecomanagement, data = df4, Hess = TRUE)
Le problème : je rencontre des difficultés pour déterminer le modèle le plus significatif (celui avec les interactions ou celui sans). Je crois devoir faire un wald test mais malgré mes recherches, je ne parviens pas à coder correctement (j’ai en outre l’impression que le modèle de régression logistique ordinale polytomique est peu utilisé).
library(aod) #ce package ne fonctionne pas
install.packages(aod)
wald.test(Sigma = vcov(modlogit3), b = coef(modlogit3), Terms = ?:?) #terms = ?
Pourriez-vous dans ce cas m’aider dans la ligne de code svp ?
En vous remerciant,
Bonne soirée,
Alice