Подскажите, пожалуйста, ка пользоваться логлинейным анализом в программе Statistica.
И какими методами нужно пользоваться, если необходимо узнать влияние различных факторов на прогноз заболевания?

То как задачу формулируете Вы, указывает на необходимость скорее логистической регрессии (ЛР), а не логлинейного анализа (ЛА). ЛР и ЛА, используемые для анализа качественных признаков, можно приблизительно сопоставить, соответственно, с регрессией и с моделью 2 дисперсионного анализа для количественных признаков. Регрессия используется когда предполагается зависимость признака от предиктора (предикторов), по регрессионной зависимости строится прогноз. Модель 2 дисперсионного анализа и ЛА используется для разложения общей изменчивости на составляющие её компоненты, но в дисп. анализе используется дисперсия, а в ЛА - отношение правдоподобия. В ЛА иная терминология, но суть такая-же: оценка значимости главных эффектов и их взаимодействий. ЛА позволяет разобраться в структуре связей между признаками, при этом не учитывается, что признаки могут зависеть от предикторов: и те и другие рассматриваются равнозначно. Чтобы лучше понять разницу - пример: когда мы анализировали 4-х мерную таблицу сопряжённости (входы: несколько интерлейкинов, наличие/отсутствие болезни, пол и 2 национальности) важно было определить не какое сочетание признаков способствует заболеванию (задача ЛР), а отличается ли сочетание признаков в группах больных и здоровых (задача ЛА). Если Вы решите, что вам нужен именно логлинейный анализ - смогу помочь провести его в Statistica. По части ЛР на форуме есть более компетентные люди и +многое уже здесь обсуждалось (см. поиском логистическую регрессию).

Спасибо Вам большое, я чуть попозже сформулирую поконкретнее.