A quoi sert le modèle probit ?

Le modèle probit est un outil statistique utilisé dans l'analyse de régression où la variable de résultat est dichotomique, ce qui signifie qu'elle ne peut prendre que deux valeurs possibles. Ce modèle est particulièrement adapté aux scénarios dans lesquels le chercheur souhaite prédire la probabilité qu'un événement se produise, par exemple si un individu est marié ou non.

Le nom « probit » est un portemanteau, dérivé de la combinaison de « probabilité » et « unité ». Cela reflète l'hypothèse sous-jacente du modèle selon laquelle la probabilité que l'événement se produise est fonction des variables explicatives, l'unité faisant référence à la nature discrète de la variable dépendante.

Le modèle probit est un type de modèle linéaire généralisé (GLM), qui permet de modéliser la relation entre une variable de réponse et une ou plusieurs variables prédictives lorsque la variable de réponse n'est pas normalement distribuée. Dans le cas du modèle probit, la variable réponse suit une distribution binomiale.

L'un des principaux avantages du modèle probit est sa capacité à gérer des variables dépendantes catégorielles. Cela le rend particulièrement utile dans des domaines tels que l’économie, la sociologie et la psychologie, où les chercheurs doivent souvent modéliser des résultats binaires.

Un autre avantage du modèle probit est sa flexibilité dans l'incorporation de plusieurs variables prédictives. Cela permet aux chercheurs de prendre en compte les relations potentiellement complexes entre les variables dépendantes et indépendantes, offrant ainsi une compréhension plus nuancée des processus sous-jacents.