Évaluation de l’effet des observations influentes potentielles dans la régression logistique pondérée

En régression logistique, les observations influentes sont celles qui ont un effet notable sur certains aspects de l’adéquation du modèle. Une grande taille d’échantillon ne permet pas, à elle seule, d’écarter cette préoccupation; il demeure important d’examiner les observations qui pourraient être influentes, surtout dans les données d’enquêtes complexes. Le présent article décrit un algorithme simple pour rechercher les observations influentes potentielles dans les données d’enquête complexes en utilisant le logiciel SAS. Cet algorithme a été appliqué dans le cadre d’une étude fondée sur des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 en vue de déterminer les facteurs associés à l’utilisation des services des médecins de famille par les adolescents.