本文選題：潛類(lèi)別分析(LCA) + 混合因素分析(FMA)�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年06期

【摘要】：隨著潛類(lèi)別分析(LCA)技術(shù)的發(fā)展,研究者對(duì)于總體異質(zhì)性的問(wèn)題越來(lái)越關(guān)注。在潛變量量尺拓展之后,潛類(lèi)別模型的方法也被廣泛的應(yīng)用到各領(lǐng)域。在橫斷研究中,LCA與混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索總體分群和因素分群的研究中;在追蹤研究中,潛類(lèi)別轉(zhuǎn)換分析(LTA)重點(diǎn)討論群的調(diào)節(jié)作用和分類(lèi)結(jié)果隨時(shí)間變化的不同,而潛類(lèi)別增長(zhǎng)分析(LCGA)和混合增長(zhǎng)模型(GMM)則關(guān)注發(fā)展趨勢(shì);多水平模型(MLM)也針對(duì)嵌套數(shù)據(jù)應(yīng)用在橫斷與追蹤研究中,衍生出近年來(lái)成為熱點(diǎn)的多水平混合模型(MMM)。
[Abstract]:With the development of latent classification analysis ( LCA ) technology , the researchers pay more and more attention to the problem of overall heterogeneity . In the study of cross - cutting , the method of latent - class model is widely used in various fields . In the cross - cutting study , the LCA and the mixed - factor analysis model are often used in the research of exploring the overall diversity and factor - diversity . In the follow - up study , the potential - class growth analysis ( LCGA ) and mixed growth model ( gmm ) focus on the development trend ; and the multi - level model ( MLM ) is also used in the cross - cutting and tracking research for nested data .

【作者單位】： 北京師范大學(xué)心理學(xué)院;香港中文大學(xué)教育學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31100759)
【分類(lèi)號(hào)】：B841

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1876726