Grouping and Association in Contingency Tables: An Exploratory Canonical Correlation Approach
列联表的分组与关联：探索性典型相关方法AI 解读 ↓
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列联表的分组与关联：探索性典型相关方法
- 研究问题
- 在列联表探索性分析中，如何根据数据判断哪些行或列适合合并，并理解这种分组与同质性及结构准则的关系？
- 方法与思路
- 作者利用二元分布的典型形式构造数据驱动的分组程序，讨论分组表的同时推断，并将方法扩展至多维列联表。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序有助于应用同质性准则，并将典型形式用于模型探索；文中还讨论分组方法与结构准则之间的联系。
- 阅读关注点
- 核对行列合并的判定规则、同质性与结构准则的定义，以及分组后的同时推断如何处理数据驱动选择带来的影响。
- 阅读边界
- 材料仅为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；分组规则、同时推断条件及示例结果未详述，不能推断刊本变化。
原文摘要
The criteria of homogeneity and structure were proposed by Goodman (1981a) for determining whether certain rows or columns of a contingency table should be grouped. A data-based procedure (using the canonical form of bivariate distributions) is presented in this article to guide exploratory analysis to determine which rows or columns of a table may be grouped. This procedure facilitates the application of the homogeneity criterion. Relationships between the proposed method of grouping and the structural criterion are discussed as well as simultaneous inference for grouped tables. The grouping method is extended to multiway tables. The use of canonical forms as a model exploratory tool is addressed. Examples are discussed in detail.