Регрессия с категориальными предикторами: критика применения фиктивных переменных и логлинейный анализ как альтернативный подход
Для цитирования
Попова П. А., Ротмистров А. Н. Регрессия с категориальными предикторами: критика применения фиктивных переменных и логлинейный анализ как альтернативный подход // Социологический журнал. 2016. Том 22. № 3. С. 8-31. DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2016.22.3.4583
Аннотация
Статья посвящена методологии выявления категориальных (номинальных и ранговых) предикторов. Применение логистической регрессии предполагает добавление фиктивных переменных, что утяжеляет модель и затрудняет оценку её качества. Авторы предлагают альтернативный регрессии метод поиска детерминант — логлинейный анализ. На данных «Электоральной панели 2011–2012» Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ) сравниваются результаты двух указанных методов и качество полученных моделей; зависимой переменной выступил протестный потенциал, а набор гипотетических детерминант был составлен из переменных социально-экономического блока панели. В итоге получено подтверждение, что логлинейный анализ может применяться как метод, альтернативный регрессионному анализу, и может давать результаты, превосходящие результаты регрессионного анализа.
Ключевые слова:
детерминанты протестного потенциала, категориальные предикторы, логистическая регрессия, логлинейный анализ
Литература
Баранова Г.В. Методика анализа протестной активности населения России. 2012 [электронный ресурс]. Дата обращения 03.08.2016. URL: .
Бикбов А. Методология исследования «внезапного» уличного активизма (российские митинги и уличные лагеря. Декабрь 2011 – июнь 2012) // Laboratorium. 2012. № 2. С. 130–163.
Волков Д. Протестные митинги в России конца 2011 – начала 2012 гг.: запрос на демократизацию политических институтов // Вестник общественного мнения. 2012. № 2 (112), апрель – июнь. С. 73–86.
Громов Д.В. «Мы не оппозиция, а народ»: новые черты уличного политического акционизма // Антропологический форум. 2011. № 16. С. 135–153.
Дементьева И.Н. Социально-экономические и общественно-политические аспекты формирования протестного потенциала в регионе // Мониторинг общественного мнения 2013. № 6 (118). С. 39–50.
Зайцев Д.Г. Массовый политический протест: проблемы концептуализации и методологии анализа // Политические изменения в глобальном мире: теоретико-методологические проблемы анализа и прогнозирования / Отв. ред. И.С. Семененко, В.В. Лапкин, В.И. Пантин. М.: ИМЭМО РАН, 2014. С. 124–142.
Кинсбурский А.В. Социальное недовольство и потенциал протеста // Социологические исследования. 1998. № 10. С. 92–95 [электронный ресурс]. Дата обращения 31.08.2016. URL:.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS / А.О. Крыштановский; ГУ–ВШЭ. М.: ИД ГУ–ВШЭ, 2006. — 281 с.
Левада Ю.А. Человек недовольный: протест и терпение // От мнений к пониманию: Социологические очерки, 1993–2000. М.: МШПИ, 2000. С. 467–488.
Мамонов М.В. Протестная активность россиян в 2011–2012 гг.: основные тренды и некоторые закономерности // Мониторинг общественного мнения. 2012. № 1 (107). С. 5–22.
Мтиулишвили П.И. Анализ влияния внешних и внутренних факторов на рост протестных настроений россиян // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные переменные. 2011. № 4 (104). С. 75–82 [электронный ресурс]. Дата обращения 31.08.2016. URL:.
Ольшанский Д.В. Психология масс. М. [и др.]: Питер, 2002. — 368 с.
Ротмистров А.Н., Толстова Ю.Н. Проблемы построения нелинейных регрессионных моделей в социологии: номинальные шкалы, синергетические эффекты, поиск эффективной системы предикторов // Математическое моделирование социальных процессов. 2014. № 16. С. 159–178.
Стребков Д.О. Экономические детерминанты протестного поведения населения России // Экономическая социология. 2000. Т. 1. № 1. С. 48–66.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. — 352 с.
Толстова Ю.Н., Рыжова А.В. Анализ таблиц сопряженности: использование отношения преобладаний и логлинейных моделей // Социология: 4М. 2003. № 16. С. 150–164.
Трошин Л., Балаш В., Балаш О. Статистический анализ нечисловой информации. М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003. — 67 с.
Agresti A. An introduction to categorical data analysis. New York: Wiley, 1996. — 400 р.
Agresti A., Finlay B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2009. — 609 р.
Fu C.Y. Combining loglinear model with classification and regression tree (CART): An application to birth data // Computational Statistics & Data Analysis. 2004. No. 45. P. 865–874. DOI: 10.1016/S0167-9473(03)00092-6
Holgerssona H., Nordströma L., Öner Ö., Bollen K., Stine R. Dummy variables vs category-wise models // Journal of Applied Statistics. 2014. Vol. 41. No. 2. P. 233–241. DOI:10.1080/02664763.2013.838665
Jeansonne A. Loglinear models. 2002 [online]. Accessed 31.08.2016. URL:.
Menard S. Applied logistic regression analysis. Sage university paper series on quantitative applications in the social sciences, 07-106. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage, 1995. — 111 с.
Starkweather J.D. Categorical Variables in Regression: Implementation and Interpretation. 2010 [online]. Accessed 31.08.2016. URL:.
Tansey R., White M., Long R., Smith M. A Comparison of Loglinear Modeling and Logistic Regression in Management Research // Journal of Management. 1996. Vol. 22. No. 2. P. 339–358. DOI: 10.1177/014920639602200207
Upton G. The Exploratory Analysis of Survey Data Using Log-Linear Models // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1991. Vol. 40. No. 2. Special Issue: Survey Design, Methodology and Analysis. P. 169–182.
Vargha A., Rudas T., Delaney D., Maxwell S. Dichotomization, Partial Correlation, and Conditional Independence // Journal of Educational and Behavioral Statistics. 1996. Vol. 21. No. 3, Autumn. P. 264–282. DOI: 10.2307/1165272
Бикбов А. Методология исследования «внезапного» уличного активизма (российские митинги и уличные лагеря. Декабрь 2011 – июнь 2012) // Laboratorium. 2012. № 2. С. 130–163.
Волков Д. Протестные митинги в России конца 2011 – начала 2012 гг.: запрос на демократизацию политических институтов // Вестник общественного мнения. 2012. № 2 (112), апрель – июнь. С. 73–86.
Громов Д.В. «Мы не оппозиция, а народ»: новые черты уличного политического акционизма // Антропологический форум. 2011. № 16. С. 135–153.
Дементьева И.Н. Социально-экономические и общественно-политические аспекты формирования протестного потенциала в регионе // Мониторинг общественного мнения 2013. № 6 (118). С. 39–50.
Зайцев Д.Г. Массовый политический протест: проблемы концептуализации и методологии анализа // Политические изменения в глобальном мире: теоретико-методологические проблемы анализа и прогнозирования / Отв. ред. И.С. Семененко, В.В. Лапкин, В.И. Пантин. М.: ИМЭМО РАН, 2014. С. 124–142.
Кинсбурский А.В. Социальное недовольство и потенциал протеста // Социологические исследования. 1998. № 10. С. 92–95 [электронный ресурс]. Дата обращения 31.08.2016. URL:
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS / А.О. Крыштановский; ГУ–ВШЭ. М.: ИД ГУ–ВШЭ, 2006. — 281 с.
Левада Ю.А. Человек недовольный: протест и терпение // От мнений к пониманию: Социологические очерки, 1993–2000. М.: МШПИ, 2000. С. 467–488.
Мамонов М.В. Протестная активность россиян в 2011–2012 гг.: основные тренды и некоторые закономерности // Мониторинг общественного мнения. 2012. № 1 (107). С. 5–22.
Мтиулишвили П.И. Анализ влияния внешних и внутренних факторов на рост протестных настроений россиян // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные переменные. 2011. № 4 (104). С. 75–82 [электронный ресурс]. Дата обращения 31.08.2016. URL:
Ольшанский Д.В. Психология масс. М. [и др.]: Питер, 2002. — 368 с.
Ротмистров А.Н., Толстова Ю.Н. Проблемы построения нелинейных регрессионных моделей в социологии: номинальные шкалы, синергетические эффекты, поиск эффективной системы предикторов // Математическое моделирование социальных процессов. 2014. № 16. С. 159–178.
Стребков Д.О. Экономические детерминанты протестного поведения населения России // Экономическая социология. 2000. Т. 1. № 1. С. 48–66.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. — 352 с.
Толстова Ю.Н., Рыжова А.В. Анализ таблиц сопряженности: использование отношения преобладаний и логлинейных моделей // Социология: 4М. 2003. № 16. С. 150–164.
Трошин Л., Балаш В., Балаш О. Статистический анализ нечисловой информации. М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003. — 67 с.
Agresti A. An introduction to categorical data analysis. New York: Wiley, 1996. — 400 р.
Agresti A., Finlay B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2009. — 609 р.
Fu C.Y. Combining loglinear model with classification and regression tree (CART): An application to birth data // Computational Statistics & Data Analysis. 2004. No. 45. P. 865–874. DOI: 10.1016/S0167-9473(03)00092-6
Holgerssona H., Nordströma L., Öner Ö., Bollen K., Stine R. Dummy variables vs category-wise models // Journal of Applied Statistics. 2014. Vol. 41. No. 2. P. 233–241. DOI:10.1080/02664763.2013.838665
Jeansonne A. Loglinear models. 2002 [online]. Accessed 31.08.2016. URL:
Menard S. Applied logistic regression analysis. Sage university paper series on quantitative applications in the social sciences, 07-106. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage, 1995. — 111 с.
Starkweather J.D. Categorical Variables in Regression: Implementation and Interpretation. 2010 [online]. Accessed 31.08.2016. URL:
Tansey R., White M., Long R., Smith M. A Comparison of Loglinear Modeling and Logistic Regression in Management Research // Journal of Management. 1996. Vol. 22. No. 2. P. 339–358. DOI: 10.1177/014920639602200207
Upton G. The Exploratory Analysis of Survey Data Using Log-Linear Models // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1991. Vol. 40. No. 2. Special Issue: Survey Design, Methodology and Analysis. P. 169–182.
Vargha A., Rudas T., Delaney D., Maxwell S. Dichotomization, Partial Correlation, and Conditional Independence // Journal of Educational and Behavioral Statistics. 1996. Vol. 21. No. 3, Autumn. P. 264–282. DOI: 10.2307/1165272
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
ACM
[1]
Попова, П.А. и Ротмистров, А.Н. 2016. Регрессия с категориальными предикторами: критика применения фиктивных переменных и логлинейный анализ как альтернативный подход. Социологический журнал. 22, 3 (сен. 2016), 8-31. DOI:https://doi.org/10.19181/socjour.2016.22.3.4583.
Раздел
ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ
Все права на статью принадлежат авторам. Авторы передают права на использование статьи, в том числе на использование статьи в открытом доступе, издателю журнала на условиях неисключительной лицензии (Авторское соглашение (публичная оферта))
Принятием условий этого договора автором считается передача им материалов в редакцию через официальный сайт журнала ("Отправить рукопись") или через электронную почту редакции.
