潜变量量尺的拓展及研究展望

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作者：刘源[1,2];刘红云[1]

作者机构：[1]北京师范大学心理学院,北京100875;[2]香港中文大学教育学院,香港999077 出版物刊名：统计与决策页码：8-12页

年卷期：2015年第6期

主题词：潜类别分析(LCA);混合因素分析(FMA);混合增长模型(GMM);潜类别转换分析(LTA);多水平混合模型(MMM)

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）。

本文来源：https://www.wddqw.com/doc/44496fa1031ca300a6c30c22590102020640f215.html

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