Carocci editore - L'analisi multivariata nelle scienze sociali

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L'analisi multivariata nelle scienze sociali

Giovanni Di Franco

L'analisi multivariata nelle scienze sociali

Modelli log-lineari e variabili categoriali

Edizione: 2003

Collana: Università (478)

ISBN: 9788843025299

  • Pagine: 140
  • Prezzo:19,10 16,24
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In breve

Obiettivo del volume è presentare i modelli log-lineari come uno strumento di analisi multivariata per variabili categoriali utile per instaurare un circolo virtuoso nell´indispensabile rapporto fra teoria e ricerca sociologica. Attraverso sette esempi si porrà in evidenza la ricchezza di ipotesi teoriche che si annidano dietro le strutture e i procedimenti di questi modelli. Un punto di forza dei modelli log-lineari consiste nel fatto che essi possono essere applicati anche ai dati pubblicati nella letteratura sociologica. La formalizzazione matematica sarà limitata al minimo indispensabile per fornire ai lettori una comprensione sufficiente dei meccanismi di calcolo. Nel testo si illustreranno nel dettaglio tutte le procedure sul programma di analisi dei dati SPSS per Windows e si commenteranno i relativi outputs prodotti. Gli argomenti tecnici dei modelli log-lineari saranno inseriti all´interno di riquadri durante la presentazione di esempi di concrete applicazioni degli stessi a dati tratti da ricerche sociologiche. Questa scelta consente di comprendere i problemi di natura tecnico-matematica in stretta connessione con gli obiettivi sostanziali dell´analisi log-lineare. Per consentire ai lettori la possibilità di replicare le analisi svolte negli esempi, nella versione on line del testo, sul sito www.carocci.it, sarà possibile scaricare i relativi files dati.

Indice

Introduzione: contro il desiderio della cardinalità 1.Per cominciare: i modelli log-lineari additivi saturi, il caso di due dicotomie/A cosa servono i modelli log-lineari/Primo esempio: analisi di una semplice tabella di contingenza fra due variabili dicotomiche/ Secondo esempio: un modo alternativo per analizzare una tabella di contingenza fra due variabili dicotomiche, calcolare gli odds e gli odds-ratio 2.Cercare i modelli parsimoniosi/Terzo esempio: quattro variabili dicotomiche/Quarto esempio: la selezione del modello usando la procedura ’Usa eliminazione all’indietro’ (Backward Elimination) 3.I modelli non gerarchici/Quinto esempio: la stima dei parametri di un modello insaturo/ Sesto esempio: un modello insaturo fra due variabili politomiche 4.I modelli con una variabile dipendente/ Settimo esempio: una variabile dipendente dicotomica e due indipendenti dicotomiche Bibliografia