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Nel cap. 5 dedicato ai modelli log-lineari abbiamo trattato l’analisi della relazione fra due variabili categoriali senza fare esplicito riferimento alla variabile “indipendente” e alla variabile “dipendente”. Come detto, questa omissione è dovuta alla natura categoriale delle variabili, che non consente di ignorare l’autonomia semantica delle categorie di ciascuna variabile. Quando si parla di variabile “dipendente” e di variabile “indipendente”, il modello di riferimento è la regressione lineare fra le variabili cardinali (vedi cap.

I modelli log-lineari (d’ora in poi mll) costituiscono uno strumento molto utile quando si vogliono studiare le relazioni fra le variabili categoriali. Molto spesso l’analisi delle variabili categoriali è ritenuta più semplice rispetto a quella delle variabili cardinali: è vero il contrario.

L’analisi delle corrispondenze binarie (d’ora in poi acb) è una tecnica di analisi molto utile quando si vogliono esplorare le relazioni fra due variabili categoriali aventi ciascuna un elevato numero di modalità. Come il lettore ricorderà (vedi cap. 2) le variabili categoriali sono caratterizzate per l’alta autonomia semantica delle loro modalità. Nelle variabili con categorie non ordinate i numeri assegnati alle modalità sono semplici etichette usate per distinguere una categoria dall’altra (e quindi non godono delle proprietà né ordinali né cardinali dei numeri).