Насыщенная модель как руководство

Располагая указанным способом представления (т. е. контрастами) для всех переменных, мы теперь готовы приступить к анализу, кото-рый, как и для дихотомических переменных, начинается с исследова-ния нормированных значений оценок параметров насыщенной моде-ли. Машинная программа вычисляет их автоматически, как и в гл. 6, но при оценке важности <неких взаимодействий> появляются разли-чия. Они хорошо видны при рассмотрении двух переменных А и В с I и J категориями соответственно. Если нет каких-нибудь конкретных контрастов, то здесь будет всего IJ отдельных значений, объединенных под вывеской <взаимодействие АВ>, каждое из значений которых со- ответствует одному из множества значений { }. Появляются раз- личные возможности, простейшая среди которых состоит в том, что, когда каждое из значений { } меньше двух имеет смысл просто выкинуть это взаимодействие из модели (с учетом обычных иерархических ограничений). И наоборот, если только одно или два среди значений { } лежит за границами диапазона -2 2, то можно полагать, что есть какое-то значимое взаимодействие с участием этих категорий. Конечно, если, например, в одной ячейке появится необычно большое значение, то все остальные ячейки в сравнении с ней будут необычно маленькими, и это может привести к выходу за интервал от -2 до 2 всех значений { }, который будет весьма трудно интерпретировать, пока не выяснится, что значение в одной ячейке велико и именно это порождает проблему. Мы увидим, что такая ситуация появится в наших примерах.

Дата добавления: 2015-09-01