การวิเคราะห์กลุ่มแฝงแบบเบย์ (BLCA)

การวิเคราะห์กลุ่มแฝงแบบเบย์ (Bayesian latent class analysis) เป็นการต่อยอดจากการวิเคราะห์กลุ่มแฝงแบบดั้งเดิม โดยการกำหนดการแจกแจงแบบก่อน (prior distributions) ให้กับพารามิเตอร์ทั้งหมดของแบบจำลอง และใช้การอนุมานแบบภายหลัง (posterior inference) ซึ่งโดยทั่วไปทำผ่าน MCMC เพื่อจำแนกบุคคลออกเป็นกลุ่มเชิงหมวดหมู่ที่สังเกตไม่ได้ (unobserved categorical groups) หาปริมาณความไม่แน่นอนของการเป็นสมาชิกกลุ่ม และเลือกจำนวนกลุ่มด้วยวิธีที่เป็นหลักการและเป็นไปตามหลักความน่าจะเป็น