Latent structure

Latent Class Analysis (LCA) -এর বাংলা পরিভাষা হলো 'সুপ্ত শ্রেণী বিশ্লেষণ'।

সুপ্ত শ্রেণী বিশ্লেষণ (Latent Class Analysis - LCA) হলো একটি সম্ভাব্যতা মডেল-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং কৌশল যা বিভাগীয়, বাইনারি বা ক্রমিক সূচক প্রতিক্রিয়ার ধরনের উপর ভিত্তি করে একটি জনগোষ্ঠীর মধ্যে অনাবিষ্কৃত উপগোষ্ঠী — সুপ্ত শ্রেণী — শনাক্ত করে। ১৯৫০ সালের দিকে সমাজতাত্ত্বিক পরিমাপ তত্ত্বের Lazarsfeld-এর সুপ্ত কাঠামো বিষয়ক কাজের মাধ্যমে এর উদ্ভব এবং ১৯৭০-এর দশকে Goodman কর্তৃক গাণিতিকভাবে এটি সুসংহত রূপ লাভ করে। এটি সামাজিক, স্বাস্থ্য এবং আচরণগত বিজ্ঞানে লুকানো জনগোষ্ঠীর ভিন্নতা উন্মোচনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Hagenaars, J. A. & McCutcheon, A. L. (Eds.) (2002). Applied Latent Class Analysis. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521594516
  2. Nylund, K. L., Asparouhov, T. & Muthen, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling. Structural Equation Modeling, 14(4), 535–569. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/lca

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateLCA (Latent Class Analysis). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/lca · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026