ЛОГЛИНЕЙНЫЙ АНАЛИЗ

(LOG LINEAR ANALYSIS) Применяемые социологами методы анализа данных, представляющих множество переменных, во многом заимствованы из других дисциплин и основываются на допущениях, которые могут не соответствовать характеру результатов социологического исследования. В частности, социологи могут заблуждаться относительно соответствия своих данных допущениям общей линейной модели и ошибочно использовать производные от этой модели методы регрессии и путевого анализа. Например, для социологов не является редкостью такое обращение с порядковыми переменными, при котором они наделяются свойствами интервальных шкал, или использование номинальных категорий в процедуре регрессии «фиктивной переменной», несмотря на риск получить недостоверные данные. Кросс-табуляция, часто используемая социологами, не предполагает каких-либо допущений относительно линейности. Однако по мере возрастания числа переменных интерпретация взаимосвязей в рамках кросстабуляции (эти таблицы также называют таблицами сопряженности) становится все более трудным делом. Простая для анализа двухпеременная (два на два) кросс-табуляция, например, электоральных намерений и социального класса респондентов, становится гораздо более сложной по мере введения дополнительных переменных. Так, если в данную таблицу сопряженности ввести переменные «пол» и «возраст» респондентов, мы получим четыре переменные с их отношениями и эффектами взаимодействиями. Логлинейный анализ был разработан с учетом специфических задач, стоящих перед социологами. В его рамках нелинейные модели трансформируются в линейные посредством логарифмов. Трансформация такого рода упрощает статистический анализ и делает возможным использование в случае необходимости линейных техник. Логлинейный анализ применяется главным образом при построении таблиц сопряженности, охватывающих многие переменные, частично или полностью являющиеся номинальными или порядковыми мерами, а также при причинном моделировании данных. Особенно широко он используется при анализе данных о социальной мобильности. Подобно другим способам моделирования логлинейный анализ  требует конкретизации теоретической модели, которая затем проверяется на основе полученных данных. Анализ обычно проводится путем последовательной проверки моделей на основе данных до тех пор, пока не будет найдена лучшая модель («подгонка»). Другой областью применения логлинейного анализа является использование логарифмов в регрессионных моделях. См. также: Измерения уровни; Многопеременный анализ. Лит.: Gilbert (1981)