Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
(англ loglinear analysis) – метод статистики математической (см.) для изучения многомерных таблиц сопряженности. А.л. позволяет статистически проверять гипотезу о системе одновременно имеющих место парных и множественных взаи мосвязей в группе признаков, измеренных по номинальным шкалам. Математич. модель А.л. основана на мультипликативном определении понятия взаимосвязи, к-рое записывается обычно в виде разложения логарифма частоты в каждой клетке таблицы сопряженности (см.) на сумму эффектов от уч тенных в гипотезе взаимосвязей (по значениям признаков, соответствующим данной клетке). Это разложение по форме аналогично модели анализа дисперсионного (см.). Предполагается иерархич ность взаимосвязей: если имеется множествен ная взаимосвязь признаков X1, X2,..., Хk, то долж ны быть взаимосвязаны и любые их подгруппы. Так, для четырех признаков X1, X2, X3, X4 гипотезе о множественной взаимосвязи X1, X2 и X3 и парной взаимосвязи X2 и X4 будет соответствовать разложение: где и0– среднее; u(i) – вклад в частоту nijkl признака X1 по градации i, ... ,u12(ij) – вклад признаков X1 и Х2 по градациям i и j, ... ,u123(ijk) – вклад множественной взаимосвязи признаков X1, X2, Х3. Вычисление максимально правдоподобных (м.п.) оценок mijl проводится по маргинальным таблицам, соответствующим "старшим" взаимосвязям в гипотезе, на основании того, что при случайной выборке м.п. оценки для этих маргиналов равны соответствующим выборочным. Критерий сходства выбороч. таблицы сопряженности м.п. оценок: имеет асимптотическое x2 - распределение. На этом основана статистич. проверка гипотезы о взаимосвязях. В А.л. разработаны достаточно эффектив ные методич. приемы для решения большинства встающих при его применении проблем. Могут обрабатываться таблицы с нулями, как случайными (объекты с соответствующим сочетанием значений существуют, но не попали в выборку), так и логическими (таких объектов нет в гене ральной совокупности). Имеются алгоритмы по иска "наилучшей" модели взаимосвязей. Для интерпретации рез-тов анализируются значения u-параметров или перекрестные отношения, что дает возможность детально изучать взаимосвязи номинальных или ранговых признаков. Предложены основанные на А.л. модели причинного анализа. Существенно ограничивает примени мость метода его "асимптотич." характер – необходим большой объем выборки: порядка сотен и тысяч объектов при анализе 4–7 признаков. Для его применения необходимы также специ альные программы на достаточно мощных ЭВМ. Опыт обработки данных с помощью А.л. по казал его эффективность как способа целенаправленного анализа многомерной таблицы сопряженности, содержащей (в случае содержательно ра зумного выбора переменных) огромный по сравнению с двумерными таблицами объем интересующей социолога информации. Метод позволяет сжато описать эту таблицу (в виде гипотезы о связях) и в то же время детально проанализи ровать конкретную взаимосвязь. А.л. обычно при меняется многоэтапно, в форме диалога социолог – ЭВМ. Т.обр., А.л. обладает значительной гибкостью, представляет возможность формулировать разнообразного вида предположения о взаимосвязях, "включать" опыт социолога в процедуру формального анализа данных. Лит.: Типология и классификация в социологических исследованиях. М., 1982; Bishop Y.M.M. et al. Discrete multivariate analysis. N.Y., 1975. А. А. Мирзоев.