Gizil Geçiş Analizi
Latent Transition Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: LTA
Gizil Geçiş Analizi (GGA), Collins ve Lanza (2010) tarafından geliştirilen, zaman içinde gizil sınıflar arasındaki geçişleri incelemek için kullanılan bir yöntemdir. GGA, bireyleri sınıflara ayırma (gizil sınıf analizi) ile Markovian geçiş modellerini birleştirerek, insanların zaman içindeki niteliksel olarak farklı durumlar arasında nasıl hareket ettiğini anlamayı amaçlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Aşamalı gelişimsel süreçleri incelerken, niteliksel grup üyeliğindeki değişiklikleri zaman içinde izlerken veya durumlar arasındaki geçişleri tahmin ederken GGA uygulayın. Birden çok zaman noktasında tekrarlanan ölçümlerle yapılan boylamsal çalışmalar için idealdir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Geçişleri yakalar: sadece ortalama değişimi değil, niteliksel durumlar arasındaki hareketi ortaya koyar
- Ayrık durumlar: sürekli varyasyonu varsaymak yerine ayrık sınıfları belirler
- Olasılıksal geçişler: geçişlerdeki belirsizliğe ve heterojen örüntülere izin verir
- Boylamsal: zaman içinde kişi içi değişimi doğal olarak ele alır
- Tahmin edici: geçişleri veya istikrarı tahmin eden kovaryetleri belirleyebilir
- Gizil sınıf varsayımları: ayrık sınıfların var olduğunu varsayar; sürekli gerçeklikle eşleşmeyebilir
- Markovian geçiş varsayımı: gelecek sadece şimdiki zamana bağlıdır, tam geçmişe değil (genellikle ihlal edilir)
- Sınıf sayısı: gizil sınıf sayısını seçmek özneldir
- Örneklem büyüklüğü: önemli miktarda boylamsal veri gerektirir (birden çok zaman noktası, büyük n)
SSS
Gizil sınıf analizi (GSA) ile gizil geçiş analizi (GGA) arasındaki fark nedir?
GSA tek bir zaman noktasında sınıfları belirler. GGA bunu birden çok zaman noktasına genişletir ve zaman içinde sınıflar arasındaki geçişleri modeller. GGA, GSA'nın boylamsal uzantısıdır.
Markovian geçiş varsayımı nedir?
t+1 zamanındaki B sınıfında olma olasılığının sadece t zamanındaki sınıf üyeliğine bağlı olduğunu, tam geçmişe değil varsayar. Bu genellikle gerçekçi değildir; ihlaller model geçerliliğini azaltır.
Kaç tane gizil sınıf seçeceğimi nasıl belirlerim?
Uyum indekslerini (BIC, AIC) ve yorumlanabilirliği kullanın. 2 sınıfla başlayın ve uyum indeksleri iyileşmeyi durdurana veya sınıflar yorumlanamaz hale gelene kadar artırın. Harici kriterlerle doğrulayın.
GGA kovaryetleri içerebilir mi?
Evet. Kovaryetler temel sınıf üyeliğini veya geçiş olasılıklarını tahmin edebilir. Bu, kimlerin belirli geçişler için risk altında olduğunu incelemeye olanak tanır.
Bir zaman noktasında eksik verisi olan biri olursa ne olur?
GGA, maksimum olabilirlik kullanarak eksik-rastgelelik varsayımı altında eksik verileri işleyebilir. Çoklu atama başka bir seçenektir. Sonuçları yanlı hale getireceği için eksik listeleme silme işleminden kaçının.
Kaynaklar
- Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2010). Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences. Wiley. ISBN: 9780470228395
- Lanza, S. T., Collins, L. M., Lemmon, D. R., & Schafer, J. L. (2007). PROC LTA: A SAS macro for latent transition analysis. Structural Equation Modeling, 14(4), 671-694. link ↗
- Vermunt, J. K., & Magidson, J. (2016). Latent class and latent transition analysis. In J. P. Baltes, G. G. Brim, D. Featherman, & S. Shye (Eds.), Lifespan Development and Behavior (pp. 91-113). Academic Press. ISBN: 9780123997760
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Latent Transition Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/latent-transition-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- DINA ModeliPsikometri↔ karşılaştır
- Keşifsel Yapısal Eşitlik ModellemesiPsikometri↔ karşılaştır
- Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik ModellemesiPsikometri↔ karşılaştır
- Katma Değer ModellemesiPsikometri↔ karşılaştır