अव्यक्त वर्ग विश्लेषण (LCA)
अव्यक्त वर्ग विश्लेषण (Latent Class Analysis - LCA) एक संभाव्य मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग तकनीक है जो श्रेणीबद्ध, द्विआधारी, या क्रमिक संकेतक प्रतिक्रियाओं के पैटर्न के आधार पर किसी जनसंख्या के भीतर अप्रत्यक्ष उपसमूहों - अव्यक्त वर्गों - की पहचान करती है। यह 1950 के दशक के आसपास समाजशास्त्रीय मापन सिद्धांत में लाजरफेल्ड के अव्यक्त संरचना कार्य से उत्पन्न हुई और 1970 के दशक में गुडमैन द्वारा कम्प्यूटेशनल रूप से औपचारिक रूप दी गई। यह छिपी हुई जनसंख्या विषमता को प्रकट करने के लिए सामाजिक, स्वास्थ्य और व्यवहार विज्ञान में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/lca
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