Quelquun pourrait-il mexpliquer quel est le critère dinterprétation du test de Breusch-Pagan?
Jai appliqué le test ncvTest à partir du package car dans R sur une régression linéaire simple avec une variable prédictive eg lm (poids ~ taille). Jai le résultat suivant:
Chisquare = 7.182687 Df = 1 p = 0.007361039
Je vois dans dautres questions que p = 0,073459 implique une hétéroscédasticité alors que p = 0,6283239 et p-value = 0,858 impliquent lhomoscédascité. En regardant ces échantillons, je suppose que mon ensemble de résultats est hétéroscédasticité, mais je voudrais savoir sil sagit dun critère de valeur p uniquement et quil existe une valeur limite pour la décision oui / non (cest-à-dire une valeur p comprise entre 0,007 et 0,6).
La valeur Chisquare est-elle importante?
Réponse
Le test de Breush-Pagan crée une statistique chi-carré distribué et pour vos données cette statistique = 7,18. La valeur p est le résultat du test du chi carré et (normalement) lhypothèse nulle est rejetée pour la valeur p < 0,05. Dans ce cas, lhypothèse nulle est dhomoscédasticité et elle serait rejetée.
Réponse
Pour tout test dhypothèse, la règle de décision est:
- Si p-value < niveau de signification (alpha); alors lhypothèse nulle est rejetée.
- Si p-value> niveau de signification (alpha); alors nous échouons à rejeter lhypothèse nulle.
Le niveau de signification (alpha) est choisi par le chercheur. Comment choisir alpha (également connu sous le nom de probabilité de rejeter la valeur nulle quand il sagit dune erreur true / type_I) est tout à fait un problème différent. Cela dépend de « votre degré de certitude avant de rejeter une valeur nulle » La valeur alpha la plus courante est 0,05
Maintenant, pour le test BP, la valeur null suppose lhomoskedasticity . Donc, si p_val < 0,05 (ou la valeur alpha choisie); vous rejetez le nul et inférez la présence dhétéroscédasticité et si p_val> 0,05 (ou votre valeur alpha choisie); vous ne parvenez pas à rejeter la valeur nulle et en concluez quil ne peut pas y avoir dhétéroscédasticité.
Remarque: Une faiblesse du test de BP est quil suppose que lhétéroskédasticité est une fonction linéaire de les variables indépendantes . Le fait de ne pas trouver de preuve dhétéroscédasticité avec le BP nexclut pas une relation non linéaire entre la ou les variables indépendantes et la variance derreur.
Le test blanc fournit une forme fonctionnelle flexible qui est utile pour identifier presque tous les modèles dhétéroskédasticité. Il permet à la variable indépendante davoir un effet non linéaire et interactif sur la variance derreur.
Le test dhomoscédasticité le plus couramment utilisé est donc le test de White.