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定性资料统计分析是统计分析的重要内容之一，它广泛应用于社会科学、生物医学、社会心理学、市场经济、教育和农业等许多领域.定性资料统计分析以多元统计分析的理论为基础，采用列联表的形式，将复杂的数据用数学模型来描述.因此对于定性资料数据隐含的问题，可以精确地用数学模型的参数来叙述.定性资料的统计分析离不开数值计算，数值计算软件MATLAB和统计软件SPSS都是比较常见的计算软件.
关于定性资料的研究，已经有大量的文献和丰富的成果，但仍有许多问题需要进一步的研究和完善.本文对列联表分析模型进行分析，主要研究两个方面：一个是对数线性模型的理论设计参数与软件设计参数之间是如何的对应关系，另一个问题考虑对数线性模型的两种迭代算法(IPF算法与N-R算法)的各自优势.
本文研究以上提出的两个问题并结合实际例子进行分析.主要结果为：
1.针对对数线性模型参数的不一致，给出了理论设计参数与SPSS软件设计参数的关系式子，并设计出了两者之间的变换矩阵，同时用MATLAB实现了二维及三维列联表下变换矩阵的生成.
2.通过数值模拟对IPF算法与N-R算法进行对比研究，发现IPF算法具有稳健、简洁等特点，而N-R算法在迭代次数、精度方面有优势.
3.用对数线性模型分析了一个中医学案例，验证了中医学的科学合理性.