「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---002

★ 対数線形モデル ★

　329　対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/29 (日) 20:35
　　334　Re: 対数線形モデル　　堀　啓造　　1999/08/30 (月) 03:15
　　　338　Re^2: 対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/30 (月) 15:00
　　　　339　Re^3: 対数線形モデル　　堀　啓造　　1999/08/30 (月) 17:21
　　330　Re: 対数線形モデル　　マンボウ　　1999/08/29 (日) 21:59
　　　337　Re^2: 対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/30 (月) 14:43

329.　対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/29 (日) 20:35

SPSSを使って，対数線形モデルを会得している真っ最中です。
二変数からなる飽和モデルについて「階層的な」と「一般的な」の両方のコマンドでパラメーター推定値を計算したのですが，両者の値が異なります。報告の際どちらの値が良いのか，あるいは出力の読み間違いなのか…など悩んでいます。
「一般的な」は偏差のパラメーター推定値を出力する，とマニュアルにありますが，「階層的な」の効果の推定と説明上の区別がわかりませんでした。いずれも平均からの差，とあります。

また，この二変数のクロス集計に空きセルはありませんが，「モデルを飽和させるために全セルに0.5を足した」というメッセージが出ます。このようなことは私が参考にした本に触れられていなかったように思います。
このことは気にしなくても良いのでしょうか。
お力添えをよろしくお願いします。

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334.　Re: 対数線形モデル　　堀　啓造　　1999/08/30 (月) 03:15

> SPSSを使って，対数線形モデルを会得している真っ最中です。
> 二変数からなる飽和モデルについて「階層的な」と「一般的な」の両方のコマンドでパラメーター推定値を計算したのですが，両者の値が異なります。報告の際どちらの値が良いのか，

一般に異なるパラメータ推定値になる可能性は3つほど考えられます。
(1)一般的な場合のモデルの指定の仕方が違っている。
(2)分布の仮定が違っている。
(3)パラメータの0の起点が違っている。

SPSSの場合，階層は hiloglinear だけですが，一般といっているのは genlog　ですか，loglinear ですか? おそらく genlog でしょうが，それがはっきりしないと，答えも違ってきます。
SPSSのバージョン（バージョンによって既定値など違いがあったはずです）と，シンタックスを示してください。
シンタックスで組んでいるものとおもいます。そうでなくても「貼り付け」をクリックすれば，シンタックスが貼りつけられます。

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338.　Re^2: 対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/30 (月) 15:00

ありがとうございます。頑張って勉強します。
SPSSはWindows版でRelease6.1.3を使用しております。

> (1)一般的な場合のモデルの指定の仕方が違っている。

両者とも，モデル指定ダイアログで「飽和」にチェックを付けました。

> (2)分布の仮定が違っている。
> (3)パラメータの0の起点が違っている。

これらについては不勉強でした。
どのようにすれば同じ値が得られるのでしょう。
以下に両コマンドをそのまま貼り付けます。
理解の助けとなるようなご意見，文献などをお示しいただければ幸いです。

HILOGLINEAR rq131(1 3) rq12(0 4) /METHOD=BACKWARD /CRITERIA MAXSTEPS(10) P(.05) ITERATION(20) DELTA(.5) /PRINT=FREQ RESID ASSOCIATION ESTIM /DESIGN . GENLOG rq131 rq12 /MODEL=POISSON /PRINT FREQ RESID DEV ADJRESID DESIGN ESTIM CORR COV /CRITERIA =CIN(95) ITERATE(20) CONVERGE(.001) DELTA(.5) /DESIGN .

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339.　Re^3: 対数線形モデル　　堀　啓造　　1999/08/30 (月) 17:21

> SPSSはWindows版でRelease6.1.3を使用しております。

だいぶ前のですね。一部仕様が変更になっているかもしれません。
>
> > (1)一般的な場合のモデルの指定の仕方が違っている。
>
> 両者とも，モデル指定ダイアログで「飽和」にチェックを付けました。
これは問題ないですね。
>
> > (2)分布の仮定が違っている。
この影響は少なそうですね。

> > (3)パラメータの0の起点が違っている。
これは，genmode が最後のカテゴリーを0となるように，hiloglinear が兵kんを0にするようにしてます。

(4)このほか計算方法も違ってます。

> どのようにすれば同じ値が得られるのでしょう。

これはパス。

> 理解の助けとなるようなご意見，文献などをお示しいただければ幸いです。
(3)については，
松田紀之『質的情報の多変量解析』朝倉書店（絶版のようです）
がいいでしょう。

SPSSの計算のアルゴリズムは
ftp://ftp.spss.com/pub/spss/statistics/nichols/algorithms/
にあります。

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330.　Re: 対数線形モデル　　マンボウ　　1999/08/29 (日) 21:59

> SPSSを使って，対数線形モデルを会得している真っ最中です。
> 二変数からなる飽和モデルについて「階層的な」と「一般的な」の両方のコマンドでパラメーター推定値を計算したのですが，両者の値が異なります。報告の際どちらの値が良いのか，あるいは出力の読み間違いなのか…など悩んでいます。
> 「一般的な」は偏差のパラメーター推定値を出力する，とマニュアルにありますが，「階層的な」の効果の推定と説明上の区別がわかりませんでした。いずれも平均からの差，とあります。

「階層的な」と「一般的な」の違いは何でしょうか?
この問に答えられないと，その解析手法を使うのは問題あると思います。
（ご自身でわからないとか言っているので，この質問自体意味なさそうだけど）

#私は，この件は全く分からないので，上のは「意地悪質問ではない」のですよ。
#後学のために教えてください。お願いします。

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337.　Re^2: 対数線形モデル　　オカダアユミ　　1999/08/30 (月) 14:43

> 「階層的な」と「一般的な」の違いは何でしょうか?

「階層的な」は，階層モデル，つまり高次の項…例えばLAMDA(XY)をモデルに含むとき，それより低次の項LAMDA(X)とLAMDA(Y)も，モデルに必ず含まれるという規則に則ってモデル選択をしてくれるコマンドだと認識しています。
しかしパラメーター推定値は飽和モデルのものしか計算してくれません。

今回，二種類のコマンドでいずれも飽和モデルを指定して出力したのは，カスタマイズしたモデルのパラメーター推定値を「一般的な」で得る際，出力の「ここ」を見る，という確証が得たかった…のですが同じ値にならなかったのでなぜだろう，と思ったのです。

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