Modele log-liniowe ze zmiennymi ukrytymi

• Autorzy: Iwona Kasprzyk

Warianty tytułu

Log-Linear Models with Latent Variable

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W badaniach marketingowych do opisu obiektów najczęściej wykorzystuje się cechy jakościowe, tj. cechy nominalne i porządkowe. Analiza klas ukrytych (latent class analysis) pozwala na badanie związków między tego typu zmiennymi, zawartymi w tablicy kontyngencji. W ramach tej analizy wyróżnia się dwa różne podejścia, pozwalające na budowę modelu klas ukrytych: podejście probabilistyczne oraz podejście log-liniowe. Drugie podejście pozwala na budowę modelu log-liniowego z uwzględnieniem zmiennych ukrytych. Podstawowym założeniem modeli, zawierających zmienną ukrytą, jest lokalna niezależność zmiennych. Celem artykułu jest przedstawienie istoty analizy klas ukrytych jako jednej z metod, pozwalających na analizę danych jakościowych. Przedstawione zostaną wyniki analizy preferencji użytkowników telefonów komórkowych, oparte na wynikach przeprowadzonego badania ankietowego. Obliczenia wykonano za pomocą programu LEM. (fragment tekstu)

EN

The main purpose of this paper is to present log-linear models with latent variable as one of approaches to latent class models. The after approach is the classical approach in terms of (conditional) probabilities introduced by Lazarsfeld in the fifties. Latent class analysis is a technique for analyzing relationships in categorical data in contingency table. There are two main alternatives to estimating the parameters of the latent class model - the Expectation-Maximization (EM) algorithm and the Newton-Raphson algorithm. This article also presents application among mobile phone users. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza klas ukrytych; Badania marketingowe; Analiza danych; Badanie preferencji konsumenckich; Telefonia komórkowa; Cechy jakościowe; Modele logarytmiczno-liniowe

EN

Latent class analysis; Marketing research; Data analysis; Consumer preferences research; Mobile phone; Quality characteristics; Log-linear models

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 71
• Strony: 38--47

Twórcy

autor

Iwona Kasprzyk

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Goodman L.A., Exploratory Latent Structure Analysis Using both Identifiable and Unidentifiable Models, "Biometrika" 1974, no. 61, s. 215-231.
• Haberman S.J., Analysis of Qualitative Data, vol. 2, New Developments, Academic Press, New York 1979.
• Hagenaars J.A., Categorical Longitudinal Data: Log-Linear Panel, Trend, and Cohort Analysis, Sage, Newbury Park 1990.
• Lazarsfeld P.F., Henry N.W., Latent Structure Analysis, Houghton Mill, Boston 1968.
• Read T.R.C., Cressie N.A.C., Goodness-of-fit Statistics for Discrete Multivariate Data, Springer, New York 1988.
• Vermunt J.K., Log-linear Event History Analysis: A General Approach with Missing Data, Unobserved Heterogeneity, and Latent Variables, Tilburg University Press, Tilburg 1996.