潜在类别模型 在统计学中潜在类别模型latent class modelLCM 简称潜类模型将一组观察到的通常是离散的多变量变量与一组潜变量联系起来 LCM是一种潜变量模型 因为潜在变量是离散的所以它被称为潜类模型类的特征在于条件概率模式其指示变量对特定值的可能性 潜在类别分析 latent class analysis LCA 简称潜类分析是结构方程建模的子集用于在多变量分类数据中查找子类型这些子类型称为潜类latent class 假设有如下情况研究人员可能会选择使用LCA来理解数据想象一下在一系列患有XY和Z疾病的患者中测量了症状并且疾病X与症状a b和c的存在相关疾病Y与症状为bcd的存在相关以及疾病Z与症状为ac和d的存在相关 LCA将尝试检测潜在类别疾病实体的存在从而创建与症状关联的模式 与因子分析一样LCA也可用于根据条件的最大似然类别成员对其进行分类 因为解决LCA的标准是实现潜在的类别在这些潜在类别中一种症状与另一种症状之间不再有任何关联因为该类是引起其关联的疾病以及患者所具有的一组疾病或类别a case是一个成员导致症状关联症状将是有条件独立即以类成员身份为条件他们不再相关