LCA适用于分类变量，而LPA则适用于连续变量。尽管两者在基本原理上有相似之处，但在具体应用上各有侧重。
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...
潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是一种以个体为中心(Person-Centered)的分析方法,通过分析个体对连续观测指标的反应特征,将其划分到不同的类别中。简单来说,就是根据某些指标将样本进行分类,具有相似特征的个体被归为一类,而具有不同特征的个体则被归为不同类。在Mplus中进行潜剖面分析的步骤如下: 确...
潜在剖面分析（Latent Profile Analysis，LPA）是用潜在的类别变量来解释外显的类别变量之间的关联,使外显变量之间的关系通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性,属于潜在结构分析的一种。潜在类别分析的基本假设是，对各外显变量各种反应的概率分布可以由少数互斥的潜在类别变量来解释，每种类别对各外显变量的反应...
Mplus中的潜在剖面分析是一个针对连续观测指标进行个体分类的统计方法。以下是关于Mplus中LPA的详细解答：1. LPA的基本概念 LPA以个体为中心，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。 它是潜类别模型的一种，与潜在类别分析不同，LPA专门处理连续观测指标。2. LPA的关键步骤 指标选择...
mplus版本lpa限制的因变量 在Mplus中,Latent Profile Analysis (LPA)的版本不会直接限制因变量,而是通过对潜在类别进行建模,并根据类别间的特征差异来解释观察到的因变量变异。 具体来说,在LPA中,研究者可以根据研究目的确定模型中的潜在类别数量和变量,然后根据观察到的变量数据来估计类别成员概率和变量分布参数。
Mplus中的潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）详解 LPA是一种基于个体对连续观测变量反应特征的分类方法，它关注的是个体在连续变量上的表现模式。进行LPA时，我们需要解决几个关键问题:首先，确定适用的连续观测指标，如题目得分、维度得分或量表总分。其次，确定分类个数。通常从一个类别开始，...
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...
由于现实场景中连续资料比较常见,一般的问卷资料,大多采用likert 等级评分法进行计分,比如5级评分,这类数据我们在分析时一般等价于连续资料来处理,且笔者阅读大量文献发现LPA确实用得比LCA更多。因此本次将以LPA为例,分享基于Mplus软件的具体做法。可能有朋友对Mplus软件比较陌生,下面请大语言模型来介绍下Mplus软件: ...
进行LPA的步骤如下：首先，安装Mplus或N2Mplus。其次，准备数据，Mplus支持多种格式，如.dat、.csv或.txt，N2Mplus的转档功能简化了数据导入。接着，编写Mplus代码，如示例代码所示，复制粘贴至软件运行界面。运行代码后，分析结果会显示类别不确定性，可能需要逐步调整类别设定。输出结果分析包括评估拟合...