潜在类别模型的原理与技术

潜在类别模型是探讨潜在变量的模型化分析技术。它与一般常用的因素分析或结构方程模型的最大不同在于变量的形式：因素分析处理的是连续变量；潜在类别分析处理的是类别变量。正因为潜在类别模型以类别数据作为素材，补足了潜在变量模型的一个缺口，为社会科学研究者面对俯拾即是的类别数据提供了一种更强而有力的分析工具。最重要的是，潜在类别分析把类别数据与潜在变量的观念加以结合，提高了类别变量的分析价值，也使得社会科学研究者可以一窥潜在类别背后的实证意义，在方法学上具有重要的价值。 为了适合初学者自行研读，本书仅对潜在类别模型的原理进行介绍，并利用Mplus与LatentGOLD两套软件进行范例说明。除了基本的探索性潜在类别分析，本书范例涵盖了验证性、多样本、多因子、度量模型的潜在类别分析，可以说对于潜在类别模型的基本应用进行了完全的阐述。本书可作为大专院校和科研机构中的学生、教职员、研究人员进入潜在类别模型领域的最佳导读...