第8章定性数据的建模分析

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第8章定性数据的建模分析
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第八章 定性数据的建模分析
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    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。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。
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第八章 定性数据的建模分析
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    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。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 ...

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