潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是一种统计方法,用于将一组观察数据划分为多个类别,这些类别是潜在的,无法直接通过观察到的数据获取。LCA常用于社会科学、市场研究和医疗研究等领域,通过揭示数据中的潜在结构,帮助我们了解不同组别的特征和行为。 本文将介绍如何在R语言中实现潜在类别分析,并通过示例来演示其...
R语言 潜在类别分析 # R语言中的潜在类别分析 ## 引言 潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是一种统计方法,用于将一组观察数据划分为多个类别,这些类别是潜在的,无法直接通过观察到的数据获取。LCA常用于社会科学、市场研究和医疗研究等领域,通过揭示数据中的潜在结构,帮助我们了解不同组别的特征和行为。 本...
R语言和mplus是进行潜在类别分析的两种常用工具，但它们在实施方法和一些特性上存在差异：1. 后续分析时...
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我们要用到的R包为poLCA,在做潜类别分析的时候,我们的数据中不能有0,负值和小数点,还有,如果你的变量是二分类变量,一定不能编码为0、1,需要改为1,2。 跑潜在类别分析的语法 poLCA(formula, data, nclass=2, maxiter=1000, graphs=FALSE, tol=1e-10, na.rm=TRUE, probs.start=NULL, nrep=1, verbose...
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