Введение в моделирование смесей с латентными переменными (часть 1): обзор и поперечный анализ латентных классов и латентных профилей
An introduction to latent variable mixture modeling (part 1): overview and cross-sectional latent class and latent profile analyses
Аннотация
Цель: Детские психологи часто стремятся выявить закономерности в неоднородных поперечных данных. Моделирование смесей с латентными переменными — это новый статистический подход, ориентированный на изучение групп людей; он позволяет учитывать неоднородность данных, распределяя обследуемых по ненаблюдаемым группам (латентным классам) со сходными, то есть более однородными, профилями. Цель статьи — представить нетехническое введение в моделирование смесей для поперечных данных.
Методы: Представлен обзор моделирования смесей с латентными переменными; разобраны и сопоставлены два примера анализа поперечных данных.
Результаты: На пошаговых примерах из области детской психологии продемонстрировано выполнение латентно-классового и латентно-профильного анализа с использованием файла данных лонгитюдного исследования детей младшего возраста, когорты детского сада 1998–1999 годов.
Выводы: Моделирование смесей с латентными переменными полезно детским психологам, которые хотят выявить группы людей со сходными профилями данных и определить, в какой степени эти профили могут быть связаны с интересующими переменными.
Переведем эту статью за 1 час
Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.
Попробовать бесплатно →Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.