Jump to ratings and reviews
Rate this book

The Analysis of Cross-tabulated Data

Rate this book
Book by Upton Graham J G

148 pages, Hardcover

First published January 1, 1978

Loading...
Loading...

About the author

Graham J.G. Upton

21 books2 followers
Graham J.G. Upton is a former professor at the University of Essex, Department of Mathematical Sciences.

Ratings & Reviews

What do you think?
Rate this book

Friends & Following

Create a free account to discover what your friends think of this book!

Community Reviews

5 stars
1 (50%)
4 stars
0 (0%)
3 stars
0 (0%)
2 stars
1 (50%)
1 star
0 (0%)
Displaying 1 of 1 review
Profile Image for Данило Судин.
579 reviews421 followers
September 2, 2014
Цінна книга, яка змінює уявлення про аналіз соціологічних даних. (Принаймні, у мене змінила).

По-перше, автор "громить" всі традиційні коефіцієнти кореляції для категоріальних даних. І його позиція доволі обґрунтована: ці коефіцієнти часто або є залежними від розміру вибірки (тобто якщо мати достатньо велику вибірку, то будь-який коефіцієнт стає статистично значимим), або не мають змістової інтерпретації. (Більш детально про це написано в Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях, де показано, що значення коефіцієнтів зростають нелінійно і часто не досягають 1). Крім того, ці коефіцієнти описують залежності між двома змінними, але для більшої кількості їх застосовувати неможливо.

По-друге, автор подає огляд лог-лінійних моделей. Насправді, це дуже гарний вступ до проблематики, з описом основних методологічних проблем та переваг. І це дуже цікаво, адже виявляється, що лог-лінійні моделі - це аналог дисперсійного аналізу та множинних кореляцій для категоріальних даних. Звісно, автор не подає огляду логістичних регресій, але і наявного матеріалу достатньо.

В книзі наявні певні недоліки: автор не уточнює, що його огляд коефіцієнтів стосується змінних, які мають однакову кількість категорій. Але вони на зміст праці суттєво не впливають.

І останній висновок: порядкові дані найбільш дискриміновані, бо для метричних є дуже добрі розроблені методи, для номінальних - також. А от порядкові або слід зводити до номінальних (і втрачати значну частину інформації), або вважати їх метричними (і робити методологічну помилку).
Displaying 1 of 1 review