社会和公共舆论调查通常询问的问题的答案多为类别。这些答案的类别可以完全是离散的或者定序的。让我们考虑一个由古德曼·克洛格和其他学者分析过的经典数据表——曼哈顿中城（MidtownManhattan）精神健康和父母社会经济地位（SES）数据。
序第1章 简介第2章 双向表中的关联模型 第1节 作为基础的优比 第2节 一维关联模型 第3节 二维关联模型 第4节 多维RC（M）关联模型 第5节 各种关联模型间的关系 第6节 模型估计、自由度和模型选择 第7节 渐进、刀切法和自举标准误 第8节 空缺单元格和稀少单元格的问题 第9节 例2.1：一维关联模型 第10节 例2.2：二维关联模型第3章 分析三向表的偏关联模型 第1节 完整的独立模型 第2节 条件独立模型 第3节 关联性条件独立模型 第4节 完全二维交互模型 第5节 偏关联模型 第6节 识别的约束条件和自由度 第7节 例3.1：有条件独立的关联模型 第8节 例3.2：偏关联模型第4章 条件关联模型在三向交互表上的应用 第1节 条件独立或者条件RC（0）模型 第2节 同类或恒定的关联模型 第3节 三维交互作用或者饱和模型 第4节 模拟组间差别的层效应模型 第5节 模拟组间差别的关联模型 第6节 例4.1：教育与职业之间关联的变化 第7节 例4.2：教育水平和婚前性行为态度的关系第5章 关联模型的实际应用 第1节 例5.1：决定某些类别是否可以合并的关联模型 第2节 例5.2：使用关联模型作为量度工具第6章 结论注释参考文献译名对照表
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