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。由于现实场景中连续资料比较常见,一...
也就是潜在类别分析（LCA）和潜在剖面分析（LPA）基础上的潜在转变分析。
在Mplus代码中，定义变量、缺失值处理、类别数量、分类变量，以及分析类型、起始值数、处理器、输出报告和保存结果等。解读结果时，注意AIC、BIC、熵值、LMR和BLRT检验结果，以及每个变量在每个类别中的概率，以此确定类别定义。最后，检查生成的dataLCA.txt数据，确认个体分类，如通过Excel的分列功能验证数据...
潜在类别分析和潜在类别分析(三):Mplus实操绘图及后续 视频很长,但是看完一定会!这条视频包含了✔潜在类别分析Mplus语句讲解✔LCA结局指标讲解以及Mplus结果解读✔模型选择 ✔使用EXCEL作图(含Mplus作图方式) - 小尹于20240428发布在抖音,已经收获了49
1.2CFA MpLUS 示例及结果解读对应代码文件: M1.2 three factor CFA模型说明:三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量,验证CFA三因子模型,点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。根据HU & Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好Loading系数...
1.2CFA MpLUS 示例及结果解读 对应代码文件: M1.2 three factor CFA 模型说明:三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量,验证CFA三因子模型,点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。 根据HU & Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好 Loading系数及变量...
Kunle：Mplus—潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）63 赞同 · 66 评论文章 希望上述介绍可以...
2. 中介模型 介绍在Mplus中如何通过语句构建三种常见的中介模型,以及结果如何解读。 3. 探索性因素分析…阅读全文 赞同61 8 条评论 分享收藏 Mplus—潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA) Kunle 其他平台同名同头像|不常看私信/评论|如有问题建议付费咨询 【微信公众号同名同头像,...
1. Mplus简介及主要命令语句新手学习,从Mplus安装、了解界面、了解主要命令语句做起。Kunle:Mplus简介及主要命令语句 2. 中介模型介绍在Mplus中如何通过语句构建三种常见的中介模型,以及结果如何解读。Kunle:M…