Understanding Log-linear Analysis With Ilog pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Psychology Press

作者:Roger Bakeman

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:1994-05-01

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805812398

丛书系列:

图书标签:

Log-linear models
Statistical modeling
Ilog
Data analysis
Regression analysis
Categorical data
Contingency tables
Maximum likelihood estimation
Statistical software
Applied statistics

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具体描述

Whenever data are categorical and their frequencies can be arrayed in multidimensional tables, log-linear analysis is appropriate. Like analysis of variance and multiple regression for quantitative data, log-linear analysis lets users ask which main effects and interactions affect an outcome of interest. Until recently, however, log-linear analysis seemed difficult -- accessible only to the statistically motivated and savvy. Designed for students and researchers who want to know more about this extension of the two-dimensional chi-square, this book introduces basic ideas in clear and straightforward prose and applies them to a core of example studies. ILOG -- a software program that runs on IBM compatible personal computers -- is included with this volume. This interactive program lets readers work through and explore examples provided throughout the book. Because ILOG is capable of serious log-linear analyses, readers gain not only understanding, but the means to put that understanding into practice as well.

书籍简介：深入探索分类数据分析的强大工具对于那些希望在研究中驾驭分类数据复杂性的学者、研究人员和数据分析师而言，理解和掌握高级统计技术至关重要。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，剖析一种在社会科学、医学、市场营销以及众多其他领域得到广泛应用的分析方法——对数线性模型。对数线性模型，作为一种处理多维分类变量之间关系的强大框架，提供了一种灵活且富有洞察力的方式来理解不同类别之间的关联强度和模式。它能够帮助我们揭示隐藏在数据表背后的复杂交互作用，回答诸如“特定人口群体是否比其他群体更倾向于出现某种行为？”、“是否存在某种因素组合能够显著预测特定结果？”等关键问题。本书将带领读者从基础概念出发，逐步深入到对数线性模型的理论构建和实际应用。我们将首先回顾分类数据分析的基础知识，包括交叉分类表、比例和独立性检验等，为理解更复杂的模型打下坚实的基础。随后，我们将详细阐述对数线性模型的模型设定，包括如何构建模型、解释模型参数以及评估模型拟合度。本书的一大亮点在于，我们将通过大量的实例和图表，生动地展示对数线性模型在不同研究情境下的应用。读者将学习如何构建和解释包含主效应、二阶交互作用以及更高阶交互作用的模型，并理解这些模型如何帮助我们理解变量之间的复杂依赖关系。例如，在社会学研究中，我们可以利用对数线性模型分析年龄、教育程度和政治倾向之间的关系；在医学领域，可以探索不同治疗方案、患者特征和疾病预后之间的关联；在市场营销领域，则可以研究消费者的人口统计信息、购买行为和品牌偏好之间的互动。此外，本书还将探讨如何选择合适的模型、处理模型中的零单元格问题以及进行模型诊断。理解模型拟合的统计指标，如卡方统计量、似然比统计量以及残差分析，将帮助读者评估模型的有效性并识别潜在的模型问题。我们将强调模型的可解释性，并指导读者如何将统计结果转化为有意义的研究发现。本书不仅关注理论的深度，也注重方法的实用性。我们将在多个章节中集成实际的数据分析流程，展示如何运用常见的统计软件（例如，R、SPSS或SAS）来实现对数线性模型的分析。通过对实际数据的操作演练，读者将能够亲身体验模型的构建、运行和结果解读的全过程，从而提升实际操作能力。本书的目标读者包括但不限于：社会科学研究者：任何需要分析问卷调查数据、人口普查数据或社会行为数据，并希望理解变量间复杂关系的学者。医学和公共卫生专业人士：需要分析流行病学数据、临床试验结果或健康行为数据，以识别风险因素和治疗效果的专业人士。市场营销和消费者研究人员：致力于理解消费者行为、市场细分和产品偏好的专业人士。统计学和数据科学学生：希望系统学习分类数据分析高级技术的学生。对数据分析和统计建模感兴趣的任何人士：任何希望掌握一种强大工具来理解和解释分类数据中隐藏模式的人。通过阅读本书，读者将能够：深刻理解对数线性模型的核心概念和理论基础。掌握构建、解释和评估对数线性模型的完整流程。学会识别和分析多维分类变量之间的复杂交互作用。将对数线性模型应用于真实的 연구场景，并得出有意义的结论。提升使用统计软件进行分类数据分析的能力。本书的编写力求清晰、严谨且易于理解，即使是初次接触对数线性模型的读者，也能逐步掌握其精髓。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更加自信地运用对数线性模型这一强大工具，深入挖掘数据中的价值，为自己的研究和决策提供坚实的科学依据。