Robuste Latent-Profil-Analyse
Die robuste Latent-Profil-Analyse identifiziert latente Subgruppen von Individuen basierend auf ihren kontinuierlichen multivariaten Indikatoren, während sie die Parameterschätzungen vor Verzerrungen durch Ausreißer oder atypische Beobachtungen schützt. Sie erweitert die Standard-Latent-Profil-Analyse, indem sie die Gaußschen Komponentendichten durch Verteilungen mit schwereren Rändern oder kontaminierten Normalverteilungen ersetzt, die extreme Fälle während der Schätzung abwerten.
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Quellen
- Vermunt, J. K. & Magidson, J. (2002). Latent class cluster analysis. In J. A. Hagenaars & A. L. McCutcheon (Eds.), Applied Latent Class Analysis (pp. 89–106). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521594035
- Punzo, A. & McNicholas, P. D. (2016). Robust clustering in regression analysis via the contaminated Gaussian cluster-weighted model. Journal of Classification, 33(2), 293–331. DOI: 10.1007/s00357-017-9234-x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Latent Profile Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-latent-profile-analysis
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