IUFM

Variable à expliquer : Fumeur occasionnel ou régulier de cannabis (f_canna) = oui

Variables explicatives : variables ayant une liaison statistiquement significative (test du 2) avec f_canna + variables ayant un intérêt particulier : âge, q6, q8 à q10, q12 à q14, q18 à q21.

Tableau 82, Régression logistique Consommation actuelle/ IUFM: Variables explicatives
Paramètre Estimation  (*) Odds-Ratio (OR) Intervalle de confiance de l’OR (à 95%) Pr > ChiSq (**)
Age -0.1810 0.834 [0.775 ; 0.899] <0.0001
Q12 0.4169 1.517 [1.117 ; 2.061] 0.0076

(*) exp()=OR, (**) Test de significativité de la liaison entre f_canna et variable explicative

Validité du modèle

% Concordants 84,7
% Discordants 12,8
% Non classables 2,6

102/141 = 72,3 % de répondants, Maximum de vraisemblance : p<0,0001

Tableau 83, Régression logistique Consommation actuelle/ IUFM: Résultats
Item Libellé Modalités Signe du paramètre 
Age     -
Q12 Comment réagiraient vos amis s’ils apprenaient que vous fumez du cannabis tous les jours? Echelle de 0 (Pas du tout d’accord) à 10 (Tout à fait d’accord) +

Le signe du paramètre  permet d’interpréter le sens des liaisons entre ces variables et le fait de consommer du cannabis ou non.

Le fait de

Q12 : penser que leurs amis seraient plutôt d’accord avec le fait qu’ils fument du cannabis tous les jours,

Augmente la probabilité de fumer occasionnellement ou régulièrement du cannabis.

Le fait de :

Age : être plus âgé,

Diminue la probabilité de fumer occasionnellement ou régulièrement du cannabis.