Látens osztályelemzés/modellezés: Egyszerű meghatározás, típusok

Strukturális egyenletek modellek> Látens osztályelemzés/modellezés

Mi a látens osztályelemzés?

Az LCA az adatok csoportosításának egyik módja.

Rejtett azt jelenti, hogy az elemzés hibamentes látens változón alapul (Collins & Lanza, 2013).
Osztályok olyan csoportok, amelyeket rejtett (látens) minták feltárásával hoznak létre az adatokban.

Látens változók és osztályok

A látens változó vagy a „rejtett” változó (más néven konstrukció) egy olyan változó, amely nem közvetlenül mérhető vagy megfigyelhető. Ehelyett az történik, hogy az adatokban megfigyelt változók indikátorokként szolgálnak a látens változók mérésére.

Különféle okok okozhatnak látens, nem megfigyelhető változókat. Lehet, hogy az emberek nem akarnak őszinték lenni, vagy nincsenek tisztában semmilyen fontos tényezővel. Például az ember neurózisszintje, lelkiismeretessége vagy nyitottsága mind látens változó; Közvetlenül mérni szinte lehetetlen. Példák látens osztályok, ahol a résztvevők e rejtett változók alapján csoportokat alkothatnak, ide tartoznak:

Az emberek az alapján, hogy mennyit isznak, milyen étkezési rendellenességeik vannak, vagy milyen neurózisokban szenvednek.
A betegek fóbiatípusok alapján.
Kockázati tényezők a tizenévesek számára. Például kokainfogyasztás, ragasztószippantás, ittas vezetés.

Látens osztályelemzés feltárja a megfigyelések között létező rejtett asszociációs mintákat. A feltételes valószínűségi minták, amelyek jelzik, hogy a változók milyen értékeket vesznek fel, megalapozzák a látens osztályképzést.

LCA vs. klaszterelemzés és faktoranalízis

A látens osztályelemzés hasonló a klaszteranalízishez. A megfigyelt adatokat elemzik, kapcsolatokat találnak, és az adatokat klaszterekbe csoportosítják.

Az LCA szintén hasonló a faktoranalízishez; A fő különbség az, hogy a faktoranalízis a változók közötti korrelációkkal kapcsolatos, míg az LCA a csoportok (vagy esetek) felépítésével foglalkozik. A másik különbség az, hogy az LCA diszkrét látens kategoriális változókat tartalmaz, amelyek többnemű eloszlásúak. A faktoranalízis folyamatos látens változókat használ normál eloszlás mellett. Ruscio és Ruscio (2008) felvázolja a kettő közötti különbségeket:

Kategóriás látens változók (LCA): „… Minőségi különbségek vannak embercsoportok vagy tárgyak között”.
Folyamatos látens változók (faktoranalízis): „… Az emberek vagy tárgyak minőségileg különböznek egy vagy több kontinuum mentén.”

Lényegében a faktoranalízis jóval régebben létezik, mint a látens osztályelemzés. Az LCA iránti igény a társadalomtudományokból nőtt ki, ahol sok változó nem található folytonosságon. Allan McCutcheon egy tipológiára, a változók meghatározott csoportjára mutat példát. Elméletileg ezeknek a változóknak bármilyen kombinációja megtörténhet, de ezek közül csak néhány történik. Az LCA lehetőséget ad a társadalomtudósnak arra, hogy ezeket a tipológiákat az érdeklődés néhány kombinációjára korlátozza.

A látens osztályelemzés típusai

Az LCA három nagy kategóriába sorolható:

Klaszter modellek: azonosítja az embereket csoportosító klasztereket hasonló viselkedés, jellemzők, érdeklődési kör vagy értékek alapján. A K-kategóriás látens változók képviselik a klasztereket. Az osztályok száma és mérete előzetesen nem ismert.
Faktoros modellek: azonosítja azokat a tényezőket, amelyek a változókat egy közös variációforrással csoportosítják.
Regressziós modellek: megjósolni egy függő változót a prediktorok függvényében.

Szoftver a látens osztályelemzéshez

Számos népszerű statisztikai szoftverprogram, például az IBM SPSS, nem képes az LCA futtatására. A cikk írásakor az IBM azt tervezi, hogy a jövőben hozzáadja az LCA-t az SPSS-hez. Az LCA-t támogató programok között szerepel az R és az SAS. Más, kevésbé ismert programok (amelyek közül néhány, például az MLLSA ingyenes), a következők:

LLCA
Mplus
MLLSA (CDAS)
PROC LCA
WinLTA
WINMIRA

Látens átmenet elemzése

A látens átmenet elemzése a látens osztályelemzés kiterjesztése a hosszanti adatokra (szemben az LCA-ban alkalmazott keresztmetszeti adatokkal). Az LTA idővel felfedezi az alcsoportok közötti mozgást. Az LTA-t csak akkor használhatja, ha rendelkezik longitudinális adatokkal (pl. Retrospektív longitudinális vizsgálat adatai). A látens osztálymodell kifejezést néha ernyőfogalomként használják az LCA és az LTA leírására is.

Hivatkozások

Collins, L. & Lanza, S. (2013). Látens osztály és látens átmenet elemzés: Alkalmazásokkal a társadalom-, magatartás- és egészségtudományban. John Wiley & Sons.
McCutcheon, A. (1987). Látens osztályelemzés, 64. szám. SAGE.
Ruscio, J. és Ruscio, A. (2008). A pszichológiai tudomány fejlődése a látens szerkezet tanulmányozásával. A pszichológiai tudomány jelenlegi irányaiban. 17: 203-207.

Segítségre van szüksége egy házi feladat vagy tesztkérdés esetén? Val vel Chegg-tanulmány, lépésenkénti megoldásokat kaphat kérdéseire a szakterület szakértőjétől. Az első 30 perced egy Chegg oktatóval ingyenes!

Hozzászólások? Javítást kell közzétenni? Kérjük, tegyen megjegyzést a Facebook oldal.