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乡镇 0.36
1702649182
1702649183
县城 0.74
1702649184
1702649185
县级市 0.86
1702649186
1702649187
地级市 0.73
1702649188
1702649189
省会城市 1.01
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1702649191
直辖市 0.98
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从这个模型来看，来自县级市（中等城市）的人比来自地级市的人的受教育程度高一些，尽管这种说法可能有些欠妥，因为这两个置信区间出现了重叠（县级市95%的置信区间为0.71～1.01，而地级市为0.63～0.84）。
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列效应模型形式上与行效应模型一致，但行与列的作用相反。按照14岁时居住地大小与教育获得之间关系估计的列效应模型不如相应的行效应模型拟合得好（BIC=-108，Δ=2.98，p＜0.000），这意味着居住地大小相邻类别差异相等的假设可能不正确。这个结果并不让人感到奇怪，因为从行效应模型中来看居住地类别的估计系数之间的差异并不相等，并且相对于类别的排序，这些分值还是非单调变化的。
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表12-12 1996年中国不在校成年人按14岁时居住地规模划分的教育获得频数分布
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行—列效应模型I 另一种可能的分析策略是将行和列效应得分都看作是有待估计的未知量。然而，在这种情况下，重要的是要保证行与列类别的排序要正确，因为不同的排序会导致不同的结果。以中国数据中出生地大小与教育获得之间的关系为例，这里就存在一个让人左右为难的问题：我们应该按照前面行效应模型估计出的测度分值重新排列居住地大小类别呢，还是应该保持原来根据中国行政级别划分的排序呢？一种可能的办法是用两种方法估计模型，然后比较这两个拟合优度统计量。这样做的结果显示，在给定数据的情况下，重新排序的模型明显拟合得更好（BIC=-152，p=0.304，Δ=1.20；而用原有类别的模型结果为BIC=-136，p=0.009，Δ=1.65）。对于重新排序类别的行—列效应模型，测度得分如下：
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村 0.00 没上过学 0.00
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乡镇 -0.60 小学低年级 0.90
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地级市 -1.23 小学高年级 1.67
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县城 -2.22 初中 2.78
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1702649212
县级市 -3.10 高中 3.84
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1702649214
直辖市 -4.00 大专及以上 4.80
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省会城市 -4.95
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从形式上看，行—列效应模型〔经常也被称为行—列效应模型I，以区别于对数乘积模型（log-multiplicative model）。对数乘积模型同样由Goodman（1979）提出，并被称为行—列效应模型Ⅱ。我们在下一节将讨论这个模型〕可表示为：
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logFij=μ+μRi+μCj++jϕi++iϕj （12.19）
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其对数比率比为：
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log θ=（+ϕi-ϕi′）（j-j′）+（ϕj-ϕj′）（i-i′） （12.20）
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因此，我们根据公式12.20通过计算可以得到，一个在省会城市长大的人与一个在农村长大的人相比，接受大专及以上教育相对于接受小学高年级教育的对数比率比为logθ=（-4.95-0）（6-3）+（4.80-1.67）（7-1）=3.93，这意味着比率比为50.9（=e3.93）。也就是说，获得大专及以上的教育而不是小学教育的比率，生活在省会城市的人是生活在农村的人的50多倍。农村学生为了上大学需要克服巨大的困难。
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行—列效应模型Ⅱ（RC模型或对数乘积模型）
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