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使用分类潜在变量建模

 

椭圆 B 描述仅具有类别潜在变量的模型。以下是椭圆 B 中的模型,可以使用 Mplus 进行估计:

  • 回归混合建模
  • 路径分析混合建模
  • 潜在类分析
  • 具有协变量和直接效应的潜在类分析
  • 验证性潜在类分析
  • 具有多个分类潜在变量的潜在类分析
  • 对数线性建模
  • 潜在变量分布的非参数建模
  • 多组分析
  • 有限混合建模
  • 编译器平均因果效应 (CACE) 建模
  • 潜在转移分析和隐马尔可夫建模,包括混合物和协变量
  • 潜在类生长分析
  • 离散时间生存混合物分析
  • 连续时间生存混合物分析

观察到的结果变量可以是连续的、删去的、二元的、有序的分类(序数)、无序的分类(名义)、计数或这些变量类型的组合。上面列出的大多数特殊功能都可用于具有类别潜在变量的模型。还提供以下特殊功能:

使用跨水平分类潜在变量的分析
  • 使用基于后验概率的多重插补检验潜在类之间的均值相等性
  • 潜在类的合理值

 

 

 

 

 


 

 

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