潜变量量尺的拓展及研究展望

发布时间：2018-05-12 02:28

  本文选题：潜类别分析(LCA) + 混合因素分析(FMA)　； 参考：《统计与决策》2015年06期

【摘要】：随着潜类别分析(LCA)技术的发展,研究者对于总体异质性的问题越来越关注。在潜变量量尺拓展之后,潜类别模型的方法也被广泛的应用到各领域。在横断研究中,LCA与混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索总体分群和因素分群的研究中;在追踪研究中,潜类别转换分析(LTA)重点讨论群的调节作用和分类结果随时间变化的不同,而潜类别增长分析(LCGA)和混合增长模型(GMM)则关注发展趋势;多水平模型(MLM)也针对嵌套数据应用在横断与追踪研究中,衍生出近年来成为热点的多水平混合模型(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 .

【作者单位】： 北京师范大学心理学院;香港中文大学教育学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31100759)
【分类号】：B841

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1876726