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...
一、潜在剖面分析及Mplus软件 LPA和LCA都是用分类潜变量来解释外显变量的统计方法,通俗点说,就是两者都有对问卷类数据进行分类的作用,LPA用于对连续变量进行潜分类,LCA用于对分类变量(标准的是0,1这种二分类数据)进行潜分类。笔者前期分享过相关的内容,这里就不细说了,有兴趣的朋友可以在公众号内查看关键词。由于...
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...
接着，通过运行Mplus命令将分类结果保存在dataLCA.txt文件中。运行后，dataLCA.txt文件中最后一列将显示每个个体所属的类别。LCA分析完成后，可进行后续分析。例如，纳入协变量以探索与潜在类别之间的关系。使用Mplus或其他统计分析软件（如SPSS）进行Logistic回归分析协变量与潜在类别的关系。进行方差分析检...
Mplus教程:如何做潜在类别分析LCA 光看问题一,我们知道潜类别1和潜类别3在问题一上的响应为yes的概率真的很高,都达到了0.9以上,但是潜类别2在此问题上响应为yes的概率就不那么高了,再看问题5,只有潜类别3的人响应yes的概率高,其余都两个潜类别都不高。这些就是属于潜在类别的相应的特征,我们就是根据这些响应...
MPLUS结构方程模型应用：[6]模型语句举例 简介 介绍几个mplus输入文件的原型例子，如带协变量的CFA模型（MIMIC模型），带时间不变性协变量的增长模型，带协变量和直接效应的潜类别分析模型（LCA），带随机截距和随机斜率的多水平回归模型。大家可以在这个基础上进行修改。工具/原料 mplus7 方法/步骤 1 带协变量的...
潜类别分析(Latent Class Analysis, LCA)与Mplus应用(含潜剖面分析, Latent Profile Analysis, LPA) 2884 1 01:28:00 App 潜在剖面分析 257 0 30:40 App 护理科研分享 第3集 3.量性研究--横断面研究--潜在剖面分析 9559 4 47:18 App 潜类别分析和潜类别轨迹模型 1.3万 13 06:37 App 潜剖面分析全攻...
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...
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...
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 = item1 item2 item3 item4 item5 item6 item7 item8 item9; classes = c(3); Analysis: ...