《定性数据分析（第二版）》由统计学权威Alan Agresti撰写，全面介绍了定性数据的分析方法和模型，是该领域的经典教材与参考书。
### 定性数据分析第二版（Categorical Data Analysis Second Edition）——Alan Agresti
#### 一、概述
《定性数据分析》（第二版）由佛罗里达大学的Alan Agresti教授撰写，该书主要关注如何分析分类数据，并特别强调了广义线性模型(GLM)及其在多变量响应分析中的扩展应用。本书是统计学领域内的一本权威教材，适合研究生以及高级本科生学习。
#### 二、定性数据的概念与特点
定性数据，又称为分类或名义数据，是指可以被归类但没有数值意义的数据。这类数据通常用类别或标签来表示，例如性别（男女）、颜色（红蓝绿）等。其特点是不具备大小顺序的量化特征，不能进行数学运算。
#### 三、本书内容概览
##### 引言：分布与定性数据分析
- **1.1 分类响应数据**：介绍了分类的基本概念，包括二元和多元情况。
- **1.2 定性数据的概率分布**：探讨了适用于这类数据的几种概率模型。
- **1.3 统计推断方法**：讨论如何利用样本对总体参数进行估计与假设检验。
- **1.4 二项参数推断**：详细解释了如何分析二元分类试验的结果。
- **1.5 多元分类数据的统计推断**：介绍了解决复杂多元问题的方法。
##### 描述交叉表
- **2.1 交叉表的概率结构**：阐述了交叉表定义及其概率模型。
- **2.2 比较两个比例**：讨论如何比较不同群体之间的比率差异。
- **2.3 分层数据中的部分关联**：探讨分层数据分析及计算方法。
- **2.4 I×J表的扩展分析**：介绍了更复杂表格的数据处理技巧。
- **2.5 小样本测试独立性**：针对小样本情况下的独立性检验进行了深入讨论。
##### 交叉表推断
- **3.1 关联参数置信区间构建**：解释了如何为关联参数建立置信区间。
- **3.2 测试二维交叉表中的独立性**：探讨常用的卡方检验及应用实例。
- **3.3 卡方检验后续分析指南**：指导读者进一步解析卡方结果。
- **3.4 有序分类的二维表格处理方法**：讨论了类别有自然顺序时的数据分析技术。
- **3.5 小样本独立性测试**：介绍了小样本情况下独立性的评估方法。
- **3.6 小样本2×2表置信区间构建**：特别关注于如何为特定情况建立置信区间。
- **3.7 多维表格和未列出响应的扩展分析**：介绍处理复杂数据结构的方法。
#### 四、本书的重要性及应用场景
《定性数据分析》（第二版）不仅为统计学专业的学生提供了必要的理论基础，还广泛应用于社会科学、医学研究、市场营销等多个领域。例如，在医学研究中，研究人员可能会使用该书中的方法来分析不同治疗方法对患者的影响；在市场营销领域，则可能用于评估各种广告策略的效果。
#### 五、总结
《定性数据分析》是一本全面且实用的教材，不仅系统地介绍了分类数据的基本理论和应用实践案例。无论对于初学者还是有经验的研究人员来说，这本书都是一个不可或缺的学习资源。通过阅读本书，读者可以掌握如何有效地分析与解释分类数据，并在实际工作中做出更明智的决策。
5星
