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...
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...
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...
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分析软件，适合各种不同领域的研究者使用。为了更好地理解Mplus软件，首先介绍其特点与功能。...
LCA)、潜在转换分析(1atenttransitionanalysis,LTA)、 生存分析(survivalanalysis)、增长模型(growthmodel— ing,GM)、多水平分析(multilevelanalysis)、复杂抽样 调查数据分析(complexsurveydataanalysis)、蒙特卡 1.话安交通大学医学院公共卫生系卫生统计学教研室(710061) ...
例如,回归分析(regressi on anal ysi s)、探索性因子分析(expl oratoryO I"ordered cate—or unorderedcategori cal )、factoranal ysi s,EFA) 、结构方程模型( structuralequa—ti onm odel i ng,SEM ) 、项目反映理论( i tem responsetheory,IRT) 、潜在类别分析( 1atentLCA)、潜在转换分析(1atenttransi...
主要处理如下模型:探索性因素分析(EFA)、验证性因素分析(CFA)、结构方程模型(SEM)、项目反应理论(IRT)、潜类别分析(LCA)、潜在转换分析(LTA)、生存分析、增长模型、多水平模型、复杂数据、蒙特卡洛模拟等。 3) 可完成AMOS不太方便实现的方法:可以构建可观测变量为二分类、有序多分类的潜变量模型;除了可以拟合经典的...
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...
2)主要处理如下模型:探索性因素分析(EFA)、验证性因素分析(CFA)、结构方程模型(SEM)、项目反应理论(IRT)、潜类别分析(LCA)、潜在转换分析(LTA)、生存分析、增长模型、多水平模型、复杂数据、蒙特卡洛模拟等。 3)可完成AMOS不太方便实现的方法:可以构建可观测变量为二分类、有序多分类的潜变量模型;除了可以拟合经典...