Латентно-классовый анализ (LCA)
Латентно-классовый анализ — это вероятностная кластеризационная техника, основанная на моделях, которая идентифицирует ненаблюдаемые подгруппы — латентные классы — в популяции на основе паттернов ответов на категориальные, бинарные или порядковые индикаторы. Возникнув в теории социологических измерений благодаря работам Лазарсфельда по латентным структурам около 1950 года и формализованный вычислительно Гудманом в 1970-х годах, он широко используется в социальных, медицинских и поведенческих науках для выявления скрытой гетерогенности популяции.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Кластерный анализСтатистика↔ compare
- Эксплораторный факторный анализ (ЭФА)Статистика↔ compare
- Моделирование структурными уравнениями (SEM)Статистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →