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Calcul des odds-ratios

Dans l’exercice précédent, nous avons vu comment comparer les effets de la recommandation d’un ami sur les ventes. Cependant, les sorties de régression peuvent être difficiles à interpréter et, parfois, les odds-ratios sont plus simples à utiliser. À partir des résultats de l’exercice précédent, nous allons calculer des odds-ratios.

Rappel sur les odds-ratios :

  • Si un odds-ratio est égal à 1,0, alors les deux événements ont la même probabilité de se produire. Par exemple, si l’odds-ratio pour la recommandation d’un ami est de 1,0, alors un ami n’aurait aucune influence sur la décision d’achat.
  • Si un odds-ratio est inférieur à 1, la recommandation d’un ami diminuerait la probabilité qu’un achat se produise. Par exemple, un odds-ratio de 0,5 signifie que la recommandation d’un ami donne des chances de 1:2, soit 1 achat pour 2 non-achats.
  • Si un odds-ratio est supérieur à 1, la recommandation d’un ami augmenterait la probabilité qu’un achat se produise. Par exemple, un odds-ratio de 3,0 signifie des chances de 3:1, soit 3 achats pour 1 non-achat.

Note concernant le code du cours : Depuis le lancement de ce cours, le package broom a abandonné la prise en charge des modèles lme4::lmer(). Si vous souhaitez reproduire cela par vous-même, vous aurez besoin du package broom.mixed, disponible sur cran.

Cet exercice fait partie du cours

Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

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Instructions

  • Consultez le summary() de model_out.
  • Extrayez les coefficients de model_out avec fixef() puis convertissez-les en odds-ratios en prenant l’exponentielle. Recommencez avec confint() pour obtenir les intervalles de confiance.
  • Calculez les intervalles de confiance puis exponentiez l’effet de friends sur un achat à l’aide de tidy(). Veillez à définir les paramètres conf.int et exponentiate.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Run the code to see how to calculate odds ratios
summary( ___) 
exp(___(model_out))
exp(___(model_out))

# Create the tidied output
tidy(model_out, conf.int = ___, exponentiate = ___)
Modifier et exécuter le code