荒牧草平（2000）「教育機会の格差は減少したか」

方法論の流れということで、日本の階層システム第3巻を見つけたので読んでみる。

本稿のなかで、出身階層・コーホート・中等教育進学／非進学の３つの変数によって対数線型モデルを用いて分析がされている。これを読み解きたいのだが、難しい。対数線型モデルは階層研究では頻出の分析方法らしいが…。

ロジスティック回帰分析とかとはまた別のものらしい。いわゆる「ログリニア」と呼ばれているものと対数線型モデルはいっしょみたい。

説明が非常に長くなりましたが、簡単にまとめると対数線型モデルとは、クロス表の構成変数（とその組合せ）による効果項で各セルの相対度数（の対数）を推定する線型モデルの吟味から、構成変数間の関連を検討するものでした。
　普通、重回帰分析や判別分析といった他の多変量解析の線型モデルでは、対数線型モデルでいう構成変数のうちの１つ（あるいはいくつか）が従属変数で、残りが独立変数となっています。しかしここで注意したいのは、対数線型モデルではそれらと違い、セル相対度数（の期待値）が“従属変数”であり、構成変数はいずれも“独立変数“であるという点です。このことからよく、対数線型モデルでは（構成変数のレベルにおいて）独立変数と従属変数を区別しない、といわれます。
　そうは言っても、対数線型モデルである構成変数を従属変数に、残りを独立変数に見立てることもできないわけではありません。こうした見立てを行うのがロジット分析です。

http://maple.sub.jp/maple/research/stat/logliner.txt

上の解説ページ読んではみたものの、まだ納得には遠い。太郎丸本の9章・10章が対数線形モデルを扱っているようなのでそれに当たるべきか…。