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第13章 spss的对数线性模型.ppt


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第13章 spss的对数线性模型.ppt
文档介绍:
第13章 SPSS的对数线性模型
本章重点:
对数线性模型概念
饱和模型和非饱和层次模型
一般模型
Logit模型
13.1 对数线性模型概念
线数线性模型概念
对数线性模型的基本思路
13.1.1 线数线性模型概念
多个品质型变量间关系的研究是数量分析中的重要问题,在社会经济研究中有着极为广泛的应用。在现实生活中,假设某度假村想要研究不同性别、不同职业、不同文化程度、不同年龄段与选择哪种娱乐项目之间存在怎样的关系。对于这类问题通常采用卡方检验方法进行研究。它从两变量的交叉列联表入手,通过对列联表各单元格中频数的分析,判断行列变量是否存在相关性。
13.1.2 对数线性模型的基本思路
对数线性模型的基本思路是:
1. 生成对数频数表
2. 建立各种对数线性模型
根据研究问题的具体需要选择恰当的模型,并利用极大似然估计等方法估计模型中的参数,最终构造出可描述和反映对频数变化特征的线性模型。由于实际中研究问题的侧重点不同,所选择的模型也会存在差异。对数线性模型主要包括三类模型:饱和模型和非饱和层次模型、一般模型、logit模型。
3. 模型参数的描述
模型参数是模型的重要组成部分。通过对模型中各种参数的对比描述,能直观地反映模型所含各种效应对对数频数的作用方向和作用程度。它对解释模型的实际意义、反映变量各类别之间的差异性是非常重要的。
4. 模型检验
由于模型是基于样本数据建立的,总体的代表程度,能否应用等问题都需要经过统计检验以后才能得到解答。
13.2 饱和模型和非饱和层次模型
饱和模型和参数估计
饱和模型检验
饱和模型应用实例
非饱和层次模型
13.2.1 饱和模型和参数估计
饱和模型是基于对数频数,建立包括所有主效应和所有交互效应在内的线性模型。其建立的模型为:
1.拟合模型检验
因为饱和模型可以实现对对数频数的完全拟合,因此,模型拟合效果的检验在此是不必要的。但为阐述模型拟合效果检验的方法和本质,这里仍对此进行讨论。
13.2.2 饱和模型检验
前面提到过,对数线性模型的检验主要包括模型拟合检验,交互效应,主效应以及单个效应的显著性检验。对于饱和模型的检验理论上也包括这几方面。
2.交互效应检验
在应用中还需要关注变量的不同类别是否对频数分布产生了影响。这就需要对各个变量的主效应进行检验。主效应检验目的是考察某因素的主效应是否对频数分布产生了显著影响。其零假设是主效应与零无显著差异。
通过上面的讲解可以看到,模型拟合效果检验是总体层次上的检验。在应用中还需要考察各因素的交互作用是否对频数分布产生显著影响,这就需要对交互效应进行检验。其零假设是各交互效应与零无显著差异。
3.主效应检验
1.2.3 饱和模型应用实例
本例对某度假村游客进行调查,希望使用饱和模型对这些游客进行分析。
通过主效应检验和交互效应检验能得到这些效应总体上是否显著的结论。与多元线性回归分析中回归方程的显著性检验相类似,如果某因素的效应在总体上是显著的,并不意味着它所有类别的效应都显著,也无法得知究竟哪个类别的效应显著。单项效应检验正是要对各因素中各类别的效应进行逐一检验。
4.单项效应检验
13.2.4 饱和模型应用实例
非饱和层次模型是在饱和模型上建立起来的简约模型。非饱和层次模型建立的基本原则是,认为模型中的低阶段效应应是由高阶效应派生出来的。如果模型中的高阶效应应是显著的,那么相应的所有低阶效应也均是显著的。如果一个低阶效应不显著,则与其相应的其他高阶效应也会不显著。剔除模型中不显著效应时,应从最高除开始,按照由高阶至低阶顺序依次分层地剔除,直到没有可剔除的效应为止,最终得到简约的非饱和层次模型。行分析。
13.3 一般模型
一般模型的概述
建立一般模型的应用实例
13.3.1 一般模型的概述
虽然通过饱和模型和非饱和层次模型的讨论给出了简约模型的建议,但却并没有给出简约模型下效应的估计值,无疑不利于简约模型下各效应值的分析和对比。为此也需要建立一般模型。一般模型可以是饱和模型也可以是非饱和模型。其模型的数学形式以及模型的参数估计方法与饱和模型或非饱和层次模型基本相同。与非饱和层次模型不同的是,一般模型中可包含任意阶数的效应,即使某低阶效应不显著,模型中仍可以包含相应的高阶效应,没有层次性的概念。因此,如果事先已经对因素的效应有所了解,可利用一般模型的这一特点,对先验知识进行验证。
13.3.2 建立一般模型的应用实例
该例主要是通过数据文件中的数据,研究游客的性别、年龄与所喜爱的娱乐项目之间的关系,并为度假村制定娱乐设施方案提供辅助依据。 内容来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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