1.7、Mplus探索性潜类别分析示例—零基础入门教程

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Mplus探索性潜类别分析是一种用于发现数据中潜在类别的统计方法。它可以帮助研究者识别不同的群体，并了解这些群体在特征和行为上的差异。例如，假设研究者想要探索消费者的购买行为，他们可以使用Mplus探索性潜类别分析来识别具有不同购买偏好的消费者群体。通过分析购买行为的相关变量，如购买频率、购买金额等，Mplus可以自动确定最佳的类别数，并为每个类别提供详细的特征描述。研究者可以进一步研究每个类别的特点，了解不同类别的消费者在购买行为上的差异，从而制定针对性的市场策略。

Mplus探索性潜类别分析示例

一、探索性LCA的Mplus分析过程

为了演示标准LCA的分析过程，我们将PTSD的数据转化成0,1计分。将原始计分小于3分的记0分，大于或等于3分的记1分。这样做的依据是根据PCL-C的计分特点，得分大于3作为阳性症状。框1中呈现了抽取三个潜类别的Mplus程序及注释，框2是对应的输出结果。通过PLOT命令可以获得条件概率图，在运行结束后可通过GRAPH的下拉菜单查看。Mplus会提供在每个类别上的条件概率折线图，如下图所示。

二、结果解释

抽取1~5个类别的拟合指数汇总在下表中。具体来说，信息指数提示的结论并不 一致，保留3个类别时的BIC值最小，保留4个类别时的aBIC值最小，保留5个类别时的AIC值最小。而保留2个类别时的G²值和卡方值最小。

LMR和BLRT的结果也不一致， 保留4个类别时LMR不显著，支持保留3个类别，而BLRT则支持保留4个类别。任何时候，统计指标只是提供决策参考，在确定最佳模型时还应该考虑各类别的可解释性。 从下图(a)和(b)可见，保留3个和4个类别时，第一个和最后一个类别的条件概率非常的一致(两个类别非常稳定)。在4类别模型中的第3和第4类是由3类别模型中的第2个类别分离出来的。

具体来看，4类别模型中的第3和第4类在条目3,6,7,10和11上的条件概率差异明显，所以综合考虑后选择4类别模型为最佳模型。需要注意的是，4类别模型的Entropy最小，提示可能存在分类不精确的问题。

根据4个类别在17个条目上的应答特点，可将其命名为高症状组(115人),低症状组(165人),情感麻木组(188人，项目8-12主要反映麻木症状)和低回避组(92人，项目6和7反映的是回避症状)

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