ניתוח פרופילים סמויים (LPA)
ניתוח פרופילים סמויים (LPA) הוא טכניקת מודלים של תערובות סופיות ממוקדת-אדם, המזהה תת-קבוצות בלתי נצפות – הנקראות פרופילים – בתוך אוכלוסייה, בהתבסס על דפוסי ציונים על פני מספר אינדיקטורים רציפים. LPA, המושרש במסורת המבנה הסמוי של לזרספלד והנרי וסונתז באופן רשמי למחקר התנהגותי יישומי על ידי קולינס ולנזה (Collins and Lanza, 2010), מניח שהטרוגניות נצפית בנתונים רציפים נובעת ממספר בדיד של מחלקות סמויות, שכל אחת מהן מאופיינת בפרופיל ממוצע רב-משתני ייחודי.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2010). Latent Class and Latent Transition Analysis. Wiley. ISBN: 978-0-470-22839-7
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Latent Profile Analysis (LPA). ScholarGate. https://scholargate.app/he/psychometrics/latent-profile-analysis
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- ניתוח גורמים מאשר (Confirmatory Factor Analysis - CFA)סטטיסטיקה↔ השוואה
- ניתוח מחלקות סמויות (LCA)סטטיסטיקה↔ השוואה