《spss统计分析与行业应用案例详解》一般对数线性模型

一般对数线性模型分析的功能与意义

列联表资料分析时，可以使用卡方检验，但是卡方检验有其局限性，因为他既无法系统地评价变量间的联系，也无法估计变量间相互作用的大小，spss的对数线性模型分析过程是处理此类问题的最优选择。spss中一共提供了对数线性模型的三个过程：general过程、logit过程、model selection过程。general过程是最简单的一种对数线性模型，其特色是只能拟合全饱和模型，即分类变量的各自效应以及其相互间效应均包含在对数线性模型中，而且不区分自变量和因变量。

相关数据

甲乙两个学校的学生的体育预测过关情况

分析过程

数据-加权个案

分析-对数线性模型-常规

选项

结果分析

模型综述

甲学校过关学生占比35.2%，乙学校过关学生占比16.7%

由参数估计看出最终模型为：

单元格内期望频数的对数值=3.418+0.749*甲学校+0.824*体测不过关-2.072*甲学校*体测不过关

预测乙学校不过关这一单元格的期望频数的对数值是

y=3.418+0.749*0+0.824*1-2.072*0=4.242

期望频数就是EXP（4.242）=69.5，与单元计数和残差表中相同

结论：

甲学校的体测过关人数高于乙学校；乙学校的体测不过关人数多余过关人数。