Mplus

抹消結果を伴った潜在クラス分析の方法の比較

潜在クラス分析の潜在変数を独立変数として使う場合には、いくつか方法がある。最も簡便なのは、潜在クラス分析の中に、従属変数を組み込んでしまう方法である。 パス図で示すとこの方法が合理的であることがわかるだろう。 近年になって一部の統計パッケー…

抹消結果(distal outcomes)を伴った潜在クラス分析

抹消結果を伴った潜在クラス分析(Latent Class Analysis with distal outcomes)とは、潜在変数を独立変数にした分析のことである。今回はMplusを使用して分析を行ってみたい。 まとめると以下のようになる。 表1 カテゴリカル変数の分析法のまとめ 観察さ…

Mplusにおける混合モデルのauxiliary設定

Mplusでは、潜在変数を扱った混合モデルの場合、潜在変数を独立変数にする場合でも、従属変数にする場合でも、補助コマンドを設定する必要がある。 共変量とは、潜在変数を従属変数にする場合の独立変数を指し、抹消結果(distal outcomes)は潜在変数を独立…

共変量を伴った潜在クラス分析

潜在クラス分析の潜在変数を従属変数にして分析を行う場合の技法。 パス・ダイアグラムで描くと次のようになる。 例えば、パーソナリティについて質問をして、潜在クラス分析をすると、パーソナリティが4つに分類できることが分かったとしよう。 これらの各…

Mplusにおける潜在クラス分析で各ケースのクラス所属確率を出力する

Mplusで潜在クラスは分析できたが、その後どうするかという問題がある。 例えば、計算した潜在クラスを他のモデルの独立変数や従属変数に使用したいといった場合だ。最近は、同時推定(共変量を伴った潜在クラス分析やDistal Outcomesを伴った潜在クラス分析…

Mplusで行う潜在クラス分析(順序づけられていないカテゴリカル変数)

Mplusの説明書に掲載されている例7.7から。 https://www.statmodel.com/usersguide/chapter7.shtml潜在クラス分析に使用する変数が順序づけられていないカテゴリカル変数である例。 パスダイアグラムは以下のように書く。潜在クラス数が複数あってもCは一つ…