I modelli log-lineari, assieme ad altre tecniche parametriche per l'analisi dei dati qualitativi, appartengono ad una famiglia che discende, pur con alcune significative variazioni, dal modello lineare generalizzato. Si tratta di una vera e propria paternità che trova una corrispondenza, per il trattamento dei dati quantitativi, nella base fornita dal modello generale lineare per lo sviluppo dei modelli di regressione e per l'analisi della varianza. Quando una delle variabili di una tavola di contingenza è trattata come variabile dipendente queste tecniche parametriche (di. tipo lineare generalizzato) risultano estremamente simili alla regressione ordinaria sia per quanto riguarda la logica dell'analisi, sia per quanto riguarda le procedure di stima. Per variabili di tipo qualitativo, considerato il livello di misurazione dei dati che renderebbe inapplicabile un modello di regressione, è necessario individuare una strategia che renda compatibile l'uso di questa tecnica con la configurazione dei dati. Questa strategia sta proprio nell'operare una sorta di analisi di regressione ponderata su alcune trasformazioni delle frequenze di cella in una tavola di contingenza, predicendo le frequenze così trasformate come funzione di punteggi assegnati a categorie delle variabili indipendenti (cfr. Goodman, 1972; Haberman, 1968; Johnston,1972).
I modelli log-lineari nella ricerca sociologica
Chiari, Giorgio;Peri, Pierangelo
1987-01-01
Abstract
I modelli log-lineari, assieme ad altre tecniche parametriche per l'analisi dei dati qualitativi, appartengono ad una famiglia che discende, pur con alcune significative variazioni, dal modello lineare generalizzato. Si tratta di una vera e propria paternità che trova una corrispondenza, per il trattamento dei dati quantitativi, nella base fornita dal modello generale lineare per lo sviluppo dei modelli di regressione e per l'analisi della varianza. Quando una delle variabili di una tavola di contingenza è trattata come variabile dipendente queste tecniche parametriche (di. tipo lineare generalizzato) risultano estremamente simili alla regressione ordinaria sia per quanto riguarda la logica dell'analisi, sia per quanto riguarda le procedure di stima. Per variabili di tipo qualitativo, considerato il livello di misurazione dei dati che renderebbe inapplicabile un modello di regressione, è necessario individuare una strategia che renda compatibile l'uso di questa tecnica con la configurazione dei dati. Questa strategia sta proprio nell'operare una sorta di analisi di regressione ponderata su alcune trasformazioni delle frequenze di cella in una tavola di contingenza, predicendo le frequenze così trasformate come funzione di punteggi assegnati a categorie delle variabili indipendenti (cfr. Goodman, 1972; Haberman, 1968; Johnston,1972).File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
quad11-12.pdf
accesso aperto
Tipologia:
Versione editoriale (Publisher’s layout)
Licenza:
Tutti i diritti riservati (All rights reserved)
Dimensione
5.44 MB
Formato
Adobe PDF
|
5.44 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione