在Mplus语句中,我们通过“SAVEDATA: FILE = dataLPA1.TXT;”这一命令,将个体分类结果保存在了名为dataLPA1的txt文件中,在这一文件中,最后一列会标明每个个体属于哪个类别。 txt文件中每一列数据是什么,可以看软件输出结果,即out文件中名为“SAVEDATA INFORMATION”这部分。如下图所示一般来说分别是:分析所用变...
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。
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选择都有特定的倾向。如：平时使用SDS抑郁自评量表对一份样本进行测量，会基于划界分50分作为标准，将被试分为有抑郁和无抑郁两种。但使用LPA则可以将被试分为多个类型，如高抑郁、中度抑郁、...
我们点击plot，view plot这个选项再进一步选择line plot for multiple variables in a series 就可以把不同潜类别在每个条目上的响应概率给你画出线图出来，这样你就可以很容易地看清楚潜类别变化趋势，进而方便命名。比如我的数据出来的图就是如下：上图中x轴就是我们的条目编码，y轴是响应yes的概率，大家可以看到x...
2. LPA的关键步骤 指标选择：选择合适的连续观测指标进行分析。 类别数确定：通过模型比较等方法确定最佳的分类数。 模型比较：使用信息评价指标、Entropy分类指标、似然比指标等对模型进行比较和评估。 特征图生成与结果报告：在Mplus中生成特征图，并导出分析结果进行报告。3. 后续分析 纳入协变量：在确定...
分析步骤 通过Mplus代码进行LPA分析，包括模型比较、特征图生成、结果报告输出等环节。关注信息评价指标、Entropy分类指标、似然比指标等。在软件中，可直接查看或导出分析结果。后续分析 确定最佳分类数后，可纳入协变量进行后续分析，探究潜在类别与协变量之间的关系。当协变量作为预测变量，潜在类别作为因变量...
潜类别分析(Latent Class Analysis, LCA)与Mplus应用(含潜剖面分析, Latent Profile Analysis, LPA) 2.6万 9 14:52 App 潜在剖面分析过程演示 3782 3 33:04 App 潜在类别分析mplus操作 4.0万 28 24:59 App MPLUS 入门到精通 进阶第4讲 潜在剖面分析 9884 4 47:18 App 潜类别分析和潜类别轨迹模型 7385...
The difference between LPA and LCA is conceptual, not computational: LPA uses continuous indicators and LCA uses binary indicators 大家记住下面这张图: 老规矩,今天还是带着大家做一个潜在剖面分析的实例。 实例操练 今天手上有997个学生样本的数据集interests_clean.csv,对于每个学生我们都调查了他的兴趣爱好...
LPA结果报错 小麒石 做LPA时会报告:Allvariables are uncorrelated with all other variables within class.这种情况不是只有理论上的可能么,请路过大佬解释下? 胡像猫 2-11 3 请问各位大佬: WARNING: THE LATENT VARIABLE COVARIANCE MATRIX (PSI) IS NOT POSITIVE DEFINITE. THIS COULD INDICATE A NEGATI...
模型结果通常通过Mplus的图形界面查看，如“Sample means”中的特征图，也可导出txt文件分析。最后，利用txt文件中的分类结果，可以整理成表格形式，直观比较不同模型的性能。参考以下研究，这些文章提供了使用LPA进行具体分析的实际案例和理论依据：曾练平等人的研究探讨了中小学教师的工作家庭平衡异质性（...