Comment (et pourquoi) utilisez-vous les contrastes?
Dans quels cas créez-vous des contrastes dans votre analyse? Comment cela se fait-il et à quoi sert-il?
J'ai vérifié ?contrasts et ?C - les deux mènent au "Chapitre 2 des modèles statistiques en S", qui ne m'est pas facilement accessible.
Des contrastes sont nécessaires lorsque vous ajustez des modèles linéaires avec des facteurs (c'est-à-dire des variables catégorielles) comme variables explicatives. Le contraste spécifie comment les niveaux des facteurs seront codés dans une famille de variables fictives numériques pour l'ajustement du modèle.
Voici quelques bonnes notes pour les différentes variétés de contrastes utilisées: http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm
Lorsque les contrastes utilisés sont modifiés, le modèle reste le même en termes de distributions de probabilités conjointes sous-jacentes autorisées. Seule sa paramétrisation change. Les valeurs ajustées restent également les mêmes. De plus, une fois que vous avez la valeur des paramètres pour un choix de contrastes, il est facile de déduire quelle aurait été la valeur des paramètres pour un autre choix de contrastes.
Le choix des contrastes n'a donc aucune conséquence statistique. Il s'agit purement de faciliter l'interprétation des coefficients et des tests d'hypothèse.
Jetez un oeil ici (pages 365-370, qui sont libres de voir). À la page 364 commence une analyse unidirectionnelle de la variance d'une expérience de compétition de plantes. Le code de la page 364 qui manque est:
comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T)
attach(comp)
names(comp)
[1] "biomass" "clipping"
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows:
levels(clipping)
...
La définition des contrastes est donnée plus loin, à la page 368 (dans le paragraphe homonyme). Si vous souhaitez suivre les exemples, vous pouvez télécharger les jeux de données. Voir mon message ici .
Il est hors de question que le livre soit fortement recommandé.