Bonjour tout le monde,
J’utilise des régressions linéaires afin de déterminer quels prédicteurs ont les effets les plus puissants sur la variation d’une variable dépendante.
Mais les résultats que j'obtiens me semblent très peu puissant. Sur la majorité des régressions que j'ai effectuées, la valeur de mon R² est < 0.10 mais le p<0.05.
Existe t'il une norme qui permette de dire que le modèle est relativement puissant? (par exemple: si R² < 0.7 => le modèle n'est pas bon...)
Lorsque par exemple, j'obtiens une valeur de R²= 0.05 et p<0.05. la conclusion que je formule est donc la suivante: "Avec une certitude de plus de 95%, nos prédicteurs expliquent 5% de la variance de la variable dépendante"?
Enfin, une dernière question: si j' ai 2 prédicteurs, par exemple: A et B. Comment savoir lequel des deux a l'effet le plus puissant?
C'est bien la valeur des Sommes de carrés, du F et du p associés qu'il faut prendre en compte?
Merci beaucoup pour vos réponses et commentaires qui me seront d'une grande aide…
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