Gizil Sınıf Analizi
Gizil sınıf analizi, kategorik gözlenen değişkenler arasındaki ilişkileri, sınıfları gözlenen örüntüleri açıklayan gözlenmeyen kategorik bir değişken varsayarak açıklar.
Tanım
Gizil sınıf analizi, az sayıda sınıfa sahip kategorik bir gizil değişkenin, sınıf üyeliği verildiğinde bağımsız kabul edilen gözlenen kategorik göstergelerin ortak dağılımını açıkladığı bir gizil değişken modelidir.
Kapsam
Bu konu, kategorik veriler için sonlu bir karışım olarak gizil sınıf modelini, bir sınıf içindeki göstergelerin koşullu bağımsızlık varsayımını, beklenti-maksimizasyon algoritması aracılığıyla maksimum olabilirlik yöntemiyle sınıf büyüklüklerinin ve madde-yanıt olasılıklarının tahminini, vakaların sınıflara ardıl sınıflandırılmasını ve sınıf sayısının seçimini kapsamaktadır.
Temel sorular
- Kategorik göstergeler gözlenmeyen bir gruplama ile nasıl açıklanabilir?
- Sınıflar içindeki koşullu bağımsızlık ne anlama gelmektedir?
- Sınıf olasılıkları ve madde-yanıt olasılıkları nasıl tahmin edilir?
- Gizil sınıf sayısı nasıl seçilir?
Temel kuramlar
- Sınıflar İçinde Koşullu Bağımsızlık
- Gizil sınıf analizi, gizil sınıf verildiğinde gözlenen kategorik göstergelerin bağımsız olduğunu varsayar; bu nedenle gözlenen tüm ilişkileri gizil sınıf yapısına atfedilir.
- Kategorik Sonlu Karışım
- Model, beklenti-maksimizasyon algoritması aracılığıyla maksimum olabilirlik yöntemiyle tahmin edilen, kategorik yanıtlardan oluşan sonlu bir karışımdır ve sınıf oranları ile sınıfa koşullu yanıt olasılıkları elde edilir.
Klinik önem
Gizil sınıf analizi, semptom profilleri veya yanıt tipolojileri gibi kategorik anket veya tanı verilerinden gözlenmeyen alt grupları tanımlamak için kullanılmakta ve zaman içindeki değişim için gizil geçiş modellerinin temelini oluşturmaktadır.
Tarihçe
Gizil sınıf analizi, Lazarsfeld'in yirminci yüzyıl ortalarındaki tutum ölçümündeki gizil yapı üzerine yaptığı çalışmalarda ortaya çıkmış ve Goodman tarafından maksimum olabilirlik temeline oturtularak faktör analizinin kategorik karşılığı ve ayrık veriler için standart bir karışım tabanlı kümeleme aracı haline gelmiştir.
Tartışmalar
- Sınıf Sayısının Seçimi
- Gizil sınıf sayısının seçimi, davranışları standart olmayan bilgi kriterleri ve olabilirlik oranı testlerine dayanır; bu nedenle seçilen sayı, kritere ve olabilirlik fonksiyonunun yerel maksimumlarına duyarlı olabilir.
Öne çıkan isimler
- Paul Lazarsfeld
- Leo Goodman
İlgili konular
Temel eserler
- bartholomew2011
- collins2010
- mclachlan2000
Sıkça sorulan sorular
- Gizil sınıf analizi kümeleme ile nasıl ilişkilidir?
- Kategorik veriler için model tabanlı bir kümeleme yöntemidir; burada her gizil sınıf bir kümedir ve vakalar her sınıfa ait olma olasılıklarını ardıl olarak alırlar.
- Yerel bağımsızlık varsayımı nedir?
- Bu, gözlenen göstergelerin her gizil sınıf içinde istatistiksel olarak bağımsız olduğu varsayımıdır; böylece aralarındaki gözlenen herhangi bir ilişki tamamen gizil sınıflar tarafından açıklanır.