潛在類別模型

在統計學中 ， 潛在類別模型 （ latent class model ， LCM ） ， 簡稱潛類模型 ， 將一組觀察到的 （ 通常是離散的 ） 多變量變量與一組潛變量聯繫起來 。 LCM是一種潛變量模型 。 因爲潛在變量是離散的 ， 所以它被稱爲潛類模型 。 類的特徵在於條件概率模式 ， 其指示變量對特定值的可能性 。 潛在類別分析 （ latent class analysis ， LCA ） ， 簡稱潛類分析 ， 是結構方程建模的子集 ， 用於在多變量分類數據中查找子類型 。 這些子類型稱爲 “ 潛類 ” （ latent class ） 。 假設有如下情況 ， 研究人員可能會選擇使用LCA來理解數據 ： 想象一下 ， 在一系列患有X ， Y和Z疾病的患者中測量了症狀 ， 並且疾病X與症狀a ， b和c的存在相關 ， 疾病Y與症狀爲b ， c ， d的存在相關 ， 以及疾病Z與症狀爲a ， c和d的存在相關 。 LCA將嘗試檢測潛在類別 （ 疾病實體 ） 的存在 ， 從而創建與症狀關聯的模式 。 與因子分析一樣 ， LCA也可用於根據條件的最大似然類別成員對其進行分類 。 因爲解決LCA的標準是實現潛在的類別 ， 在這些潛在類別中 ， 一種症狀與另一種症狀之間不再有任何關聯 （ 因爲該類是引起其關聯的疾病 ） ， 以及患者所具有的一組疾病 （ 或類別a ） case是一個成員 ） 導致症狀關聯 ， 症狀將是 “ 有條件獨立 ” ， 即 ， 以類成員身份爲條件 ， 他們不再相關 。