Anàlisi de Classes Latents (LCA)
L'anàlisi de classes latents (LCA) és una tècnica de clustering basada en models probabilístics que identifica subgrups no observats — classes latents — dins d'una població sobre la base de patrons de respostes a indicadors categòrics, binaris o ordinals. Originada en la teoria de la mesura sociològica amb el treball de Lazarsfeld sobre estructura latent al voltant de 1950 i formalitzada computacionalment per Goodman als anys 70, s'utilitza àmpliament en les ciències socials, de la salut i del comportament per revelar l'heterogeneïtat oculta de la població.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Hagenaars, J. A. & McCutcheon, A. L. (Eds.) (2002). Applied Latent Class Analysis. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521594516
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Anàlisi de clústersEstadística↔ compare
- Anàlisi Factorial Exploratòria (EFA)Estadística↔ compare
- Modelització d'equacions estructurals (SEM)Estadística↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →