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列联表的logit分析

在对数线性模型中，多个定类变量间是互为因果的关系（即相关关系），并无自变量与因变量的区分，研究目的在于探讨变量间的关联强度和性质。但有时研究者会面临变量间有自变量和因变量的区分的情境。在基本统计学中，当研究者面对的问题性质是两个定类变量间有自变量和因变量的区别，目的在于探讨两个变量间的因果关系时，多是以卡方齐性检验来进行假设检验。

列联表的logit分析：但自变量个数在两个以上时，卡方齐性检验就不再适用，而必须改用logit对数线性模型方法来对数据进行分析。Logit对数线性模型的功能与多元回归分析相当类似，都可以用来探讨与解释因变量与自变量间的关系，但不同的是，多元回归分析的变量都是定距以上层次变量，通常以最小二乘法进行模型估计与检验；logit对数线性模型的变量都是定类变量，通常以最大似然估计法进行模型估计与检验。

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关键词：logit分析 logit Log 列联表 多元回归分析 列联表的logit分析

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