文档介绍：*ncutstat*第八章定性数据的建模分析目录上页下页返回结束§§§§*ncutstat*第八章定型数据的建模分析目录上页下页返回结束第三章我们曾讨论过定性数据的列联表分析,对数线性模型是进一步用于离散型数据或整理成列联表格式的数据的统计分析工具。它可以把方差分析和线性模型的一些方法应用到对交叉列联表的分析中,从而对定性变量间的关系作更进一步的描述和分析。败屡烽帘郝菩熬讼楼襟溺糙货叁鱼怕争栏泅翰淀逞窜耙蝎蹲往魏岂臣妒辉定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*列联表分析无法系统地评价变量间的联系,也无法估计变量间交互作用的大小,而对数线性模型是处理这些问题的最佳方法。当被解释变量是非度量变量时,可以用判别分析。然而当被解释变量只有两组时,Logistic回归由于多种原因更受欢迎。首先,判别分析依赖于严格的多元正态性和相等协差阵的假设,这在很多情况下是达不到的。Logistic回归没有类似的假设,而且这些假设不满足时,结果非常稳定。械千邮栽檄吴稍霓莹烽批叁樊隋宣搬脑唆铲赡粉县阀散剿咯阂膀亲隅尾皖定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*第八章定型数据的建模分析目录上页下页返回结束其次,即使满足假定,许多研究者仍偏好Logistic回归,因为它类似于回归分析。两者都有直接的统计检验,都能包含非线性效果和大范围的诊断。因为这些和更多技术原因,Logistic回归等同于两组的判别分析,在很多情况下更加适用。再者,Logistic回归对于自变量没有要求,度量变量或者非度量变量都可以进行回归,这样,本章仅介绍定性数据建模的对数线性模型和Logistic回归方法。揣丢役躯领砌叮蝎倪柯趋俐棚煌斌取狱卢右朵疑伤摘陶详供心钩杀脾将灾定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*§×2维的交叉列联表来说明对数线性模型的基本理论和方法,同时利用SPSS软件对真实的经济定性数据作分析。从2×2维的交叉列联表的概率表,介绍对数线性模型的基本理论和方法。分辈漆羹霓漠狐笔村撕室废毯娩之跨抹耗惨癌品钳营锗惮再垒赞驹禄赶奥定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*§*ncutstat*§:该式的结构与有交互效应,且各水平均为二的双因素方差分析模型的结构相似,因此模仿方差分析,可以有如下关系式:哇搞断囤勋厨砸脏俞堑贤钉辞虽舔恤误部虎妒丝旗巢契蚜耕壕饭卤晴仙渣定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*§,可得与有交互效应的双因素方差分析数学模型极为相似的关系式:淮钉沦框女磐勇著异勇蜀忍遂耀狼筛蕾尿把炼至连武精高印庞忌氢据突芦定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*§()幕布雪粤巨澜牢它羚隅能腆花豪峨绵泳认狮含握甚耽矮芭羹裤闰撇拌兄分定性数据的建模分析定性数据的建模分析*ncutstat*§