潜在类别分析(LCA)可以简单理解为:根据个体对分类观测指标的反应特征,将其划分到不同的类别中。 这里涉及几个关键问题: 1. 分类观测指标怎么确定? ——可以是题目得分、维度得分、量表得分,只要是分类变量即可。 2. 将人群分为几类最为合适? ——假设只存在一个类别,然后逐步增加类别数,通过模型比较,确定最佳分...
LCA）是一种统计方法，用于探索存在统计学关联的分类外显变量背后的类别潜在变量。它是潜在变量模型的...
然后，就是你最关心的语法啦，全部给贴在下面，需要的自取吧：Title: 关注Codewar不后悔.Data: File is lca1.dat ;Variable: names = id item1 item2 item3 item4 item5 item6 item7 item8 item9; usevariables = item1 item2 item3 item4 item5 item6 item7 item8 item9; categorical...
潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）是一种将个体根据分类观测指标的反应特征进行分组的统计方法。这类方法属于潜类别模型（Latent Class Model, LCM），用于识别具有相似模式的群体。要确定分类观测指标，可以是题目得分、维度得分、量表得分等，只要它们是分类变量即可。确定最佳的类别数量，可通过逐...
在Mplus中进行潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)需要遵循一系列步骤,包括数据准备、模型构建、参数设置、结果分析和后续操作。以下是一个详细的指南,包含必要的Mplus代码片段: 1. 导入Mplus软件及所需数据集 在进行潜在类别分析之前,需要确保已经安装了Mplus软件,并且准备好包含分类观测指标的数据集。数据集应...
潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）/潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）的后续分析，主要是纳入协变量（Auxiliary Variable），以探讨协变量与潜在类别变量之间的关系。这一过程可以分为预测变量（Predictor）和结果变量（Distal Outcome）两方面。分析时，可以采用单步法或多步法。单步法直接...
分析工具：Mplus 数据预处理：缺失值、奇异值分析——【0.sav】总/总均分计算、信效度分析、维度描述统计——【1.sav】删除多余变量——【2.sav】替换缺失值（可在spss内直接替换，通常替换为999），生成CSV文件——【2.csv】语句：如果变量是分类变量则使用CATEGORICAL语句，此时为潜在类别分析（LCA）。CLASSES...
Mplus教程:如何做潜在类别分析LCA.pdf,Mplus教程:如何做潜在类别分析LCA 之前潜在类别分析已经给⼤家写的很详细了,不过都是基于R软件的,我发现⼀个很奇怪的地⽅哦,找我做潜类别的基本都不⽤R,找我解决R语 ⾔问题的基本都不知道潜类别是⼲啥的,看样⼦做
本文将深入探讨如何通过Mplus软件快速上手潜在剖面分析（LPA），以理解数据中隐藏的分类模式。LPA与潜在分类分析（LCA）都是用于解释外显变量的统计方法，LPA专门用于对连续变量进行潜分类，而LCA则适用于分类变量。本文将采用LPA为例，并基于Mplus软件的具体操作步骤进行讲解。Mplus是一款功能强大的多元统计...
LPA和LCA在分析步骤方面并无太大差异,主要取决于数据类型,一般类别数据就会用到latent class, 而对于“连续” 变量就会使用Latent profile analysis; 分析的基本步骤如下: 确定群组数量(2-5)也有从1开始的……加入预测变量加入结果变量 从已发表的顶级英文期刊文章来看(JAP),往往采用LPA往往通过两个研究来进行: Stud...