主效应和交互效应,只不过两类效应各自的项数有所增加而已,尤其是交互效应 的项数会增加很快。 常规频数表统计方法通常只分析两个变量之间的联系,这样的交互表即使是 直接审阅也可以看出频数在交互单元中变化的大体趋势。但是当进行分类变量的 多元分析时,常规统计方法就无法把握变量之间的关系了。多维交互表其实是以 多个有内在联系的二维表构成的,由于将整个频数分布切割为多张表,使得本来 就很庞杂的信息处于系统性很差的状况,因此很难把握。 在实际研究中,经常可以见到研究人员采用另外的替代方法,即一次只分析 两个变量之间的交互表,经过多个两两交互分析,企图再拼接形成对于多个分类 变量之间复杂联系的整体理解。尽管这种作法也能得到一些发现,然而根据方法 论的原则,正如多个简单回归并不能替代多元回归一样,这种缺乏综合性的分析 方式是不可能以多个个别分析真正迭加出整体的多元联系的。 这种分析方式存在着很多内在局限性 (1)失去了对多变量之间的交互联系的分析由于整个频数分布被分成多张 二维交互表,因此只能大致分析每一张二维交互表的主效应和交互效应,而更多 变量之间的联合交互效应(称之为高阶( higher order)交互效应)将无法分析 然而,正是交互效应才真正反映变量之间的关联,不能充分分析多变量交互效 应,便不能有效分析多变量之间的关联。 2)}在进行两个变量之间的关联分析时缺乏必要的统计控制多元统计的优 越性之一是其对于任何两个变量之间关系的分析是在控制模型中其他变量作用的 条件下进行的,所以它对于变量之间的关系的定量描述都是以“偏系数”(par tial coefficient)的形式提出的。或者说,多元分析反映一个变量对另一个变量的 净贡献”( net contribution),而简单分析只反映一种“毛贡献”( gross effect) 因为它无法将其他变量的作用排除在外。两两交互表分析就是简单分析,由于其 分析模型中不包含其他变量,因而也不能对于其他变量进行控制。特别值得注意 的是,这种简单的两两交互表分析的并不是以有内在联系的多张二维交互表构成 的多元频数交互表,而是互相割裂的简单交互表。 (3)不能准确定量描述一个变量对另一个变量的作用幅度这个问题涉及的 不是简单交互表分析方法论上的缺陷,而是指其所利用的常规交互表分析技术的 缺点。比如,常常存在对于交互频数的卡方检验的错误理解,以为它是描述作用 幅度的指标。实际上它只相当于相关分析中对r的检验,即对发现的相关进行总 体推断:统计检验的显著水平高并不完全由相关程度决定,还会受到样本规模的 影响。常规统计中因此提岀一些其他指标,使其不受样本规模影响,以期能像相 217