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潜类别模型Latent class analysis分析中遇到的问题
kosaac
3634 6
2022-04-06
潜类别模型Latent class analysis分析中遇到的问题
要研究受访者对一项公共政策的支持度：1. 将受访者分成两组，一组持完全反对意见，另一组持不确定意见。
2. 使用Mplus分别对以上两组进行潜类别模型分析Latent class analysis，目的是研究以上两组中各有几个潜在分类。
3. 现给每个分组各列出 1 class - 7 class 的7种情况，要根据BIC AIC 熵值等确定最优组数
4. 发现反对组所有BIC值均在3500上下浮动，不确定组BIC值在7100上下浮动，这样正常吗?什么原因造成的？这种数据是否有意义？

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邱宗满
2022-4-7 13:03:27
为何要将受访者分成两组？
既然有意将受访者分成两组，想必一定认为两组的结果会是不同的。
而现在，数据部分证实了你分组的想法。
所以，不太理解为什么反而不喜欢这个结果。


至于特定指标的数值，影响因素很多，例如样本量等。

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kosaac
2022-4-9 08:12:20
邱宗满 发表于 2022-4-7 13:03
为何要将受访者分成两组？
既然有意将受访者分成两组，想必一定认为两组的结果会是不同的。
而现在，数据 ...
谢谢大神解答
既然BIC值作为选择最优分组方案的主要指标，在单一数据组内，我们选BIC最低的为最优方案。那么在进行组间比较时，如果不确定组BIC整体数值都两倍于反对组，那是否说明在不确定组中进行latent class分类没有意义?或者是否存在惯例认为BIC值大于某一值（比如5000）时不建议对其进行分组？
对了我忘了说，反对组样本量为300，不确定组样本量为600，都是在同一次调查中的样本
以上，非常感谢！！！
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邱宗满
2022-4-9 13:08:44
kosaac 发表于 2022-4-9 08:12
谢谢大神解答
既然BIC值作为选择最优分组方案的主要指标，在单一数据组内，我们选BIC最低的为最优 ...
BIC作为指标进行比较，是针对同一个样本内的不同模型而言的。
不是用来比较不同样本的同一模型。
比较不同样本的同一模型需要的是效应量之类的指标。


上面也说了，某些指标是会受样本量影响的。对于不同样本量的组，使用一些会受样本量影响的指标并且进行比较，这不太合理。


最后，既然一开始就选择分组，正常而言就是或多或少的相信不同组的结果也会不同。应当根据常规指标，先判断各自组内的最优潜分类方案，再对两个组的最终结果进行比较。


LCA的基础内容可参考
https://www.bilibili.com/video/BV11h411v7MJ
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kosaac
2022-4-9 17:40:25
邱宗满 发表于 2022-4-9 13:08
BIC作为指标进行比较，是针对同一个样本内的不同模型而言的。
不是用来比较不同样本的同一模型。
比较不 ...
懂了，非常感谢！
原来是B站名师，课程很棒！学习了！
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yangming98
2022-4-9 22:51:56
kosaac 发表于 2022-4-6 02:41
潜类别模型Latent class analysis分析中遇到的问题
要研究受访者对一项公共政策的支持度：1. 将受访者分成 ...
好的好的好的好的好的好的好的
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