Pourquoi vos régresseurs seraient-ils des v.a. binomiales ? De plus, il y a deux paramètres pour une B: n et p
Voici un exemple avec des X fixés, et un Y tiré dans une B(100, 0.15). J'ai utilisé un test du rapport des vraisemblances plutôt qu'un test de Wald (t dans votre exemple) car plus facile à mettre en oeuvre et moins de pb avec effet Hauck-Donner.
Code : Tout sélectionner
X1 <- factor(rep(c("A", "B"), each = 50))
X2 <- factor(rep(c("a", "b"), times = 50))
OK <- TRUE
## compteur
i <- 0
## pour la reproductibilité
set.seed(121)
while(OK){
i <- i + 1
dfr <- data.frame(Y = rbinom(100, 1, 0.15), X1, X2)
fm <- glm(Y ~ X1 + X2, data = dfr, family = binomial)
fm1 <- update(fm, . ~ . - X1)
fm2 <- update(fm, . ~ . - X2)
ano1 <- anova(fm1, fm, test = "Chisq")
ano2 <- anova(fm2, fm, test = "Chisq")
if(!is.na(ano1[2, 5]) & !is.na(ano2[2, 5]))
if(ano1[2, 5] < 0.05 & ano2[2, 5] < 0.05)
OK <- FALSE
}
## nb itérations
i
## vérif
anova(fm1, fm, test = "Chisq")
anova(fm2, fm, test = "Chisq")
## le jeu de données dfr peut ensuite être récupéré
Renaud