Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной
Глава 25. Логлинейный анализ таблиц сопряженности 370
жүктеу/скачать 8,54 Mb. Pdf көрінісі
|
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011
| Глава 25.
Логлинейный анализ таблиц сопряженности 370 Обратное пошаговое исключение Результаты обратного пошагового исключения являются, пожалуй, наиболее важ- ными среди всех остальных, поскольку дают представление о наиболее состоя- тельной модели (рис. 25.8). В представленном фрагменте результатов содержатся критерии χ 2 , их значимости и все взаимодействия, участвующие в процессе по- шагового исключения на шагах 5–7 (шаги 1–4 для экономии места опущены). Процесс пошагового исключения начинается с насыщенной модели. Сначала SPSS вычисляет значение χ 2 для модели, включающей взаимодействия четвертого и бо- лее низких порядков (включая главные эффекты); это значение равно 0, посколь- ку изначально модель является насыщенной. Далее устанавливается, что при ис- ключении взаимодействия четвертого порядка изменение величины χ 2 не значимо, и исключение производится. Затем анализируется модель, состоящая из взаимо- действия третьего и более низких порядков; из модели исключаются незначимые взаимодействия. Весь процесс занимает 7 шагов, и в результате формируется ие- рархическая модель, в которую входят взаимодействия помощь × симпатия × агрес- сия и помощь × условия . Оба взаимодействия статистически достоверны. Значение критерия χ 2 для всей модели составляет 13,268, число степеней свободы равно 20. Следует отметить, что критерий χ 2 для всей модели оценивает расхождение между наблюдаемыми частотами в исходной таблице сопряженности и ожидаемыми ча- стотами, вычисленными при помощи модели. Рис. 25.8. Некоторые результаты обратного пошагового исключения Поскольку результат оказался незначимым, созданная модель адекватна исходным данным: ожидаемые в соответствии с моделью частоты вполне точно соответству- ют наблюдаемым частотам. Для содержательной интерпретации модели следует обратиться к значимым компонентам модели, в данном случае, к таблицам сопря- женности помощь × симпатия × агрессия и помощь × условия . |