Pour être plus clair, lorsque je fais une régression logistique binaire depuis une variable appelé GDTbinaire1 sur une variable expliquée nommée PCRSaidant binaire avec le logiciel SPSS, j'obtiens le résultat suivant:
Code : Tout sélectionner
Constante = -.693; OR = 0R = 0.5; sig = 0.74
GDTbinaire1 = 1.447, OR = 4.25; sig = 0.12; IC95% pour OR = 1.37 - 13.188
Ce qui signifie que l'odds ratio de ma variable GDTbinaire1 sur ma variable explicative est de 4.25 pour une p-value de 0.12 (significatif) et que l'IC95% de l'OR est à 1.37 pour sa borne < et 13.188 pour sa borne >.
Lorsque je fais cette même régression avec R, je retrouve les même valeurs de Estimate Std, de p-values (ou sig) et d'OR:
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Call: glm(formula = fichier$PCRSaidantbinaire ~ fichier$GDTbinaire,
family = binomial)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.5096 -0.9005 -0.9005 0.8782 1.4823
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.6931 0.3873 -1.790 0.0735
fichier$GDTbinaire1 1.4469 0.5778 2.504 0.0123*
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 76.228 on 54 degrees of freedom
Residual deviance: 69.534 on 53 degrees of freedom
(5 observations deleted due to missingness)
AIC: 73.534
Number of Fisher Scoring iterations: 4
> mode<-glm(fichier$PCRSaidantbinaire ~ fichier$GDTbinaire, family=binomial)
> exp(coef(mode))# donne l'OR (comme en dessous)
(Intercept) fichier$GDTbinaire1
0.50 4.25
Mais je n'arrive pas à obtenir l'IC 95% de l'OR (1.23 - 13.188)
la fonction
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confint(mode)
donne l'IC 95% de l'intercept et du régresseur (GDTbinaire1), mais pas de l'OR...
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confint(mode) # IC 95% de Beta 1(ne doit pas inclure la valeur 0 car dans ce cas X apporte peu d'info pour prédire Y?)
Waiting for profiling to be done...
2.5 % 97.5 %
(Intercept) -1.4942114 0.04295714
fichier$GDTbinaire1 0.3444011 2.62563949
Comment avoir l'IC95% de l'OR avec R ?
Je vous remercie beaucoup pour vos réponses
J. Pierre