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...
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...
根据观测指标/外显变量的特征,LCM可以分为潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)和潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)。 前者处理分类观测指标,后者处理连续观测指标。 潜在剖面分析 简介 潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)可以简单理解为:根据个体对连续观测指标的反应特征,将其划分到不同的类别...
不同的版本，能力不同，很有可能是你所用的版本，不具备相应能力导致的初学的时候，发现和教学的视频或...
Mplus 主要处理如下模型:探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)、验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)与结构方程模型(Structural equation modeling,SEM)、项目反应理论(Item Response Theory Analysis,IRT)、潜类别分析(Latent Class Analysis,LCA)、潜在转换分析(Latent Transition Analysis,LTA)、...
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...
•LCA/LPA：虽然这些被试都患有几种病，但他们的严重程度有差异，有一组人的严重程度明显比另一组人要高。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），...
潜类别模型以个体为中心，通过参数估计对观测指标进行分析。LCM分为潜在类别分析（LCA）和潜在剖面分析（LPA）。LCA处理分类观测指标，而LPA针对连续观测指标。潜在剖面分析简介 LPA基于个体对连续观测指标的反应特征，将之归类到不同类别中。进行LPA时，需解决指标选择、类别数确定、模型比较等关键问题。分析...
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,看样子做潜变量分析还是mplus受众广泛呀,今天就给大家写一个详细的使用Mplus做潜在类别分析的教程。