SAS HPLOGISTIC : Maîtrisez la régression logistique ordinale pour vos analyses de données
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La procédure PROC HPLOGISTIC est l'outil de prédilection pour analyser des variables de réponse qualitatives ordonnées, comme les échelles de notation (de 1 à 9 dans cet exemple). Contrairement à une régression logistique classique, le modèle ordinal (souvent basé sur les logits cumulatifs) prend en compte la hiérarchie intrinsèque des catégories de goût. L'utilisation de l'instruction CLASS avec l'option ref='4' est ici stratégique : elle permet de comparer l'efficacité de chaque additif par rapport à un témoin ou une référence spécifique. Cette approche haute performance est particulièrement robuste pour traiter de grands volumes de données tout en fournissant des rapports de cotes (Odds Ratios) précis pour évaluer comment un changement d'additif influence la probabilité d'obtenir une meilleure note de dégustation.
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées dynamiquement dans le script à l'aide de l'instruction DATALINES et de boucles itératives.
| 1 | title 'Example 3: Ordinal Logistic Regression'; |
| 2 | |
| 3 | DATA Cheese; |
| 4 | DO Additive = 1 to 4; |
| 5 | DO y = 1 to 9; |
| 6 | INPUT freq @@; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | END; |
| 10 | label y='Taste Rating'; |
| 11 | DATALINES; |
| 12 | 0 0 1 7 8 8 19 8 1 |
| 13 | 6 9 12 11 7 6 1 0 0 |
| 14 | 1 1 6 8 23 7 5 1 0 |
| 15 | 0 0 0 1 3 7 14 16 11 |
| 16 | ; |
| 1 | PROC HPLOGISTIC DATA=Cheese; |
| 2 | freq freq; |
| 3 | class Additive(ref='4') / param=ref ; |
| 4 | model y=Additive; |
| 5 | title 'Multiple Response Cheese Tasting Experiment'; |
| 6 | RUN; |