《定序因变量的logistic回归模型/格致方法定量研究系列》编著者安·A.奥康奈尔。

本书以展示来自儿童早期追踪研究的实例开始，其中的主要因变量虽然不是李克特量表，但其对早期读写和算术熟练度的测量还是定序的。作者进而回顾了logistic回归。并接着呈现三个核心主题章节：累积或比例比数模型(curnulative or proportional odds model)，连续比例模型(continuation ratio model)以及相邻类别模型(adjacent categorieses model)。与此同时，书中给出了SAS和SPSS的案例。尽管比例比数模型也许是三种方法中最常用的，但在结论部分，读者可以领会到关于替代方法尤其是什么时候使用替代方法的提示。

序

第1章 概述

第1节 本书的目的

第2节 软件和句法

第3节 本书结构

第2章 背景介绍:儿童早期追踪研究

第l节 儿童早期追踪研究概述

第2节 定序结果的实际重要性

第3节 模型中的变量

第3章 背景:Iogistic回归

第l节 Iogistic回归概述

第2节 模型拟合的评估

第3节 模型的解释

第4节 关联的测量

第5节 logistic回归

第6节比较统计软件间的结果

第4章 定序结果的累积(比例)比数模型

第1节 累积比数模型概述

第2节 单个解释变量的累积比数模型

第3节 累积比数的全模型分析

第4节 logit中的比例比数和线性假设

第5节 累积比数模型的替代方法

第6节 偏比例比数

第5章 连续比例模型

第l节 连续比例模型概述

第2节 关联函数

第3节 相关的概率

第4节 因变量的向性和连续比例的形成

第5节 使用1ogit关联和重构数据的连续比例模型

第6节 使用互补双对数关联的连续比例模型

第7节 关联的选择和两个互补双对数模型的等价

第8节 连续比例模型的方法选择

第9节 ECLS-K数据的全模型连续比例分析

第6章 相邻类别模型

第1节 相邻类别模型概述

第2节 仅有性别的模型

第3节 两个解释变量的相邻类别模型

第4节全相邻类别模型分析

第7章结论

第l节 本书内容总结

第2节 进一步研究的考虑

附录

注释

参考文献

译名对照表