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1.10、Mplus多组潜类别分析示例—零基础入门教程

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【视频教程
课程摘要

Mplus多组潜类别分析是一种用于比较不同群体之间潜在类别模型的差异的统计方法。它可以帮助研究者了解不同群体在潜在类别上的差异,并确定是否存在群体间的差异。例如,假设研究者想要比较不同性别的消费者在购买行为上的潜在类别模型的差异,他们可以使用Mplus多组潜类别分析来比较男女消费者的类别分布和类别特征。通过分析不同性别群体的观察数据,Mplus可以自动计算出每个群体的类别分布和类别特征,并提供详细的比较结果。

【详细教程】

Mplus多组潜类别分析示例


多组LCA在Mplus中的设置类似于多种CFA的设置,具体来说,通过在VARIABLE下调用 KNOWNCLASS命令来设置多组的信息,等同于多组CFA中的GROUPING命令。也同多组 CFA 一样,可以通过限定相关参数来检验测量等值假设,下框列举了几个常见的多组LCA程序。框1-7中的第一部分设置gender变量为已知类别,即据此设置成多组分析。由于同时存在男女两个已知类别和四个潜类别,所以两个变量存在2 (gender)×4(C)=8个组合,17个条目在8组中分别有一个条件概率。如果不加任何参数限制,17个条目在8组中参数自由估计。


1.png


2.png


如果通过上框第二部分的限制(MODEL:


%overall%下设置相应参数等值),则设定8组参数等同。这样的限制模型最节俭,当然也最苛刻,更多时候,我们需要检验潜类别组在不同组之间(已知类别)的参数是否等值, 所以需要释放部分参数等值的限定。具体通过在“Model C”下面设置各个类别条件概率自由估计,这样就检验了四个潜类别组的条件概率在男女两组间等值的假设是否成立(上框最后一部分)。



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