Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной



Pdf көрінісі
бет272/304
Дата10.10.2024
өлшемі8,54 Mb.
#206058
түріРуководство
1   ...   268   269   270   271   272   273   274   275   ...   304
Байланысты:
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011

Понятие логлинейной модели
Логлинейная модель, в сущности, представляет собой множественную регрессион-
ную модель, в которой категориальные переменные и их взаимодействия высту-
пают в качестве предикторов, а роль зависимой переменной играет натуральный 
логарифм частот категорий. Именно использование логарифмической меры обу-
словливает линейность модели. Для взаимодействия переменных 
агрессия

симпа-
тия
и 
условия
уравнение будет иметь вид:
ln (частота) = μ + 
λ
А + 
λ
С + 
λ
У + 
λ

× 
С + 
λ

× 
У + 
λ
С 
× 
У + 
λ

× 
С 
× 
У


Глава 25. 
Логлинейный анализ таблиц сопряженности
360
В этом уравнении частота — это частота текущей ячейки частотной таблицы, μ — 
общее среднее воздействия, эквивалентное константе во множественном регрес-
сионном анализе, а каждое значение 
λ
представляет собой воздействие со сто-
роны одной или более независимых переменных. Так, 
λ
А является воздействием 
переменной 
агрессия

λ
У и 
λ
С — соответственно переменных 
условия
и 
симпатия

λ
А 
× 
С — взаимодействия переменных 
агрессия
и 
симпатия

λ
А 
× 
С 
× 
У — взаимо-
действия переменных 
агрессия

симпатия
и 
условия
. Представленная здесь модель 
называется насыщенной, поскольку содержит все предикторы и их возможные 
взаимодействия. Однако насыщенная модель обычно не является оптимальной, 
так как редко все главные эффекты и взаимодействия оказываются значимыми. 
Как правило, существуют более предпочтительные альтернативы в виде ненасы-
щенных моделей, которые отражают лишь статистически значимые главные эф-
фекты и взаимодействия переменных.
Подменю 
Логлинейный
анализ
содержит три команды.
Общий 
f
— эта команда допускает вхождение в модель любых факторов и их 
взаимодействий и предполагает, что исследователь перед проведением анализа 
уже имеет гипотезы о составе модели.
Логит
f
— применение этой команды позволяет рассматривать дихотомические 
переменные как зависимые, а одну (или более) категориальную переменную 
как независимую. При этом зависимая дихотомическая переменная использу-
ется не для прогнозирования частот категорий, а для разделения всех катего-
рий на две группы. Смысл понятия «логит» раскрывается в главе 24.
Подбор
f
модели
— эта команда позволяет из всех возможных ненасыщенных 
моделей подобрать ту, которая в наибольшей степени соответствует исходным 
данным. Подбор осуществляется, как правило, автоматически. В результате 
выявляется совокупность значимых связей между категориальными перемен-
ными и вычисляются параметры μ и 
λ
логлинейной модели.
В данной главе рассматривается последний из перечисленных методов, который 
основан на применении иерархической логлинейной модели.


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   268   269   270   271   272   273   274   275   ...   304




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет