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Je m'étais promis que j'évoquerais une bizarrerie rencontrée avec SAS lors d'une formation.... Écrire ce billet permettra à ceux qui auraient des éléments d'explication de poster un commentaire.Pour cela, comparons une régression logistique faite avec deux outils différents, sous SAS,avec la procédure logistiqueLe code pour faire une régression logistique ressemble à çaPROC LOGISTIC DATA=base_logistq;FORMAT age_soc f2_ageso.;CLASS sexe_soc age_soc fract_paiemt;MODEL SPOCAM = sexe_soc age_soc fract_paiemt / selection=stepwise;RUN; QUIT;ce qui donne la sortie suivante (je passe l'introduction pour insister sur les coefficients)                                 The LOGISTIC Procedure                   Analyse des estimations de la vraisemblance maximum                                                     Erreur         Khi 2  Paramètre                    DF    Estimation         std       de Wald    Pr &#62; Khi 2  Intercept                     1        1.7833      0.0676      696.9022        &#60;.0001  sexe_soc     Femme            1       -0.2429      0.0619       15.4237        &#60;.0001  age_soc      1_AGESOC_-60     1        0.4578      0.0667       47.1020        &#60;.0001  fract_paiemt Annuel           1        0.6021      0.0997       36.4862        &#60;.0001  fract_paiemt Mensuel          1       -0.5410      0.0842       41.2342        &#60;.0001avec la procédure genmod (car la régression logistique est un glm)On peut faire exactement la même chose (théoriquement) en ajustement un modèle GLM,PROC GENMOD DATA=base_logistq;FORMAT age_soc f2_ageso.;CLASS sexe_soc age_soc fract_paiemt;MODEL SPOCAM = sexe_soc age_soc fract_paiemt / dist = binomial;RUN;et la sortie ressemble à ça                                  The GENMOD Procedure                      Analyse des résultats estimés de paramètres                                                  Erreur      Wald 95LimitesParamètre                     DF   Estimation   standard      de confiance %       Khi 2Intercept                      1       1.5073     0.1501     1.2131     1.8014    100.85sexe_soc       Femme           1      -0.4859     0.1237    -0.7284    -0.2434     15.42sexe_soc       Homme           0       0.0000     0.0000     0.0000     0.0000       .age_soc        1_AGESOC_-60    1       0.9156     0.1334     0.6542     1.1771     47.10age_soc        Z_AGESOC_+60    0       0.0000     0.0000     0.0000     0.0000       .fract_paiemt   Annuel          1       0.6634     0.1770     0.3165     1.0104     14.05fract_paiemt   Mensuel         1      -0.4798     0.1510    -0.7759    -0.1838     10.09fract_paiemt   Semestriel      0       0.0000     0.0000     0.0000     0.0000       .Scale                          0       1.0000     0.0000     1.0000     1.0000comparaison des deux sortiesSi on regarde l'impact du sexe par exemple, dans la première sortie on peut liresexe_soc     Femme            1       -0.2429      0.0619       15.4237        &#60;.0001alors que dans la seconde sortie, on asexe_soc       Femme           1      -0.4859     0.1237    -0.7284    -0.2434     15.42sexe_soc       Homme           0       0.0000     0.0000     0.0000     0.0000On dira ce qu'on veut, mais moi je trouve cette différence troublante.... Dans la seconde sortie, le coefficient vaut le double de l'autre....Alors SAS semble s'y retrouver car si on lui demande d'afficher le score prédit pour un individu au hasard (le premier de la base par exemple), les prédictions sont très proches,                           fract_                                 proba1_       proba1_  Obs  sexe_soc   age_soc  paiemt      SPOCAM  proba1_logit        1      Homme          71  Annuel         0      0.10242637    0.10241302Si quelqu'un sait interpréter ce qui est fait avec cette procédure logistique (car R donne la même chose que la sortie GLM), je suis preneur.....