ScholarGate
Assistent
Latent structure

Latent Class Analysis (LCA)

Latent class analysis er en sandsynlighedsbaseret model-teknik til klyngeanalyse, der identificerer uobserverede undergrupper – latente klasser – inden for en population på baggrund af mønstre af kategoriske, binære eller ordinale indikatorsvar. Metoden, der har rødder i sociologisk målingsteori med Lazarsfelds arbejde med latent struktur omkring 1950 og blev formaliseret beregningsmæssigt af Goodman i 1970'erne, anvendes bredt inden for samfunds-, sundheds- og adfærdsvidenskaberne til at afdække skjult heterogenitet i populationer.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

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

Refereret af

ScholarGateLCA (Latent Class Analysis). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/statistics/lca · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026