我做的是双因素模型，两个时间点，LCA后分了三个类别
第一个问题是五步法中应该第三步应该是算两个时间点的转换概率，但是没有跑出来，就直接做了第四步加入协变量的潜在转变分析。虽然跑出来了，但是不知道怎么看结果，优势比怎么看，协变量影响下转变概率的发生比。下面是我的命令
DATA:
    FILE IS D:\Desktop\ws\ws.dat;
  VARIABLE:
    NAMES ARE gender ew sw pw qt qp rjgxmg yy jl dd kb pz jsbx other
    EWB SWB PWB qt1 qp1 rj1 yy1 jl1 dd1 kb1 pz1 jsb1 other1;
    CLASSES=C1(3) C2(3);
   ANALYSIS: TYPE=MIXTURE;
   MODEL: %OVERALL%
        C2 on C1;
        C1 on gender;

   MODEL C1:%C1#1%

            [ew] (1);
            [sw] (2);
            [pw] (3);
            [qt] (4);
            [qp] (5);
            [rjgxmg] (6);
            [yy] (7);
            [jl] (8);
            [dd] (9);
            [kb] (10);
            [pz] (11);
            [jsbx] (12);
            [other] (13);

            %C1#2%

            [ew] (14);
            [sw] (15);
            [pw] (16);
            [qt] (17);
            [qp] (18);
            [rjgxmg] (19);
            [yy] (20);
            [jl] (21);
            [dd] (22);
            [kb] (23);
            [pz] (24);
            [jsbx] (25);
            [other] (26);
            %C1#3%
            [ew] (27);
            [sw] (28);
            [pw] (29);
            [qt] (30);
            [qp] (31);
            [rjgxmg] (32);
            [yy] (33);
            [jl] (34);
            [dd] (35);
            [kb] (36);
            [pz] (37);
            [jsbx] (38);
            [other] (39);
  MODEL C2:%C2#1%
            [EWB] (1);
            [SWB] (2);
            [PWB] (3);
            [qt1] (4);
            [qp1] (5);
            [rj1] (6);
            [yy1] (7);
            [jl1] (8);
            [dd1] (9);
            [kb1] (10);
            [pz1] (11);
            [jsb1] (12);
            [other1] (13);
            %C2#2%
            [EWB] (14);
            [SWB] (15);
            [PWB] (16);
            [qt1] (17);
            [qp1] (18);
            [rj1] (19);
            [yy1] (20);
            [jl1] (21);
            [dd1] (22);
            [kb1] (23);
            [pz1] (24);
            [jsb1] (25);
            [other1] (26);

            %C2#3%
            [EWB] (27);
            [SWB] (28);
            [PWB] (29);
            [qt1] (30);
            [qp1] (31);
            [rj1] (32);
            [yy1] (33);
            [jl1] (34);
            [dd1] (35);
            [kb1] (36);
            [pz1] (37);
            [jsb1] (38);
            [other1] (39);
  OUTPUT:TECH1 TECH8 TECH15;


部分结果
Categorical Latent Variables

C2#1     ON
    C1#1               4.416      0.143     30.842      0.000
    C1#2               2.013      0.131     15.322      0.000

C2#2     ON
    C1#1               1.948      0.151     12.896      0.000
    C1#2               1.761      0.139     12.698      0.000

C1#1       ON
    GENDER            -0.071      0.101     -0.704      0.481

C1#2       ON
    GENDER             0.202      0.110      1.842      0.065

Intercepts
    C1#1               2.490      0.177     14.039      0.000
    C1#2               0.982      0.193      5.077      0.000
    C2#1              -0.615      0.112     -5.510      0.000
    C2#2              -0.420      0.104     -4.049      0.000


LOGISTIC REGRESSION ODDS RATIO RESULTS

                                         (Est. - 1) Two-Tailed
                    Estimate       S.E.     / S.E.    P-Value

Categorical Latent Variables

C1#1     ON
    GENDER             0.931      0.094     -0.730      0.465

C1#2     ON
    GENDER             1.224      0.134      1.668      0.095



TECHNICAL 15 OUTPUT


     ESTIMATED CONDITIONAL PROBABILITIES FOR THE CLASS VARIABLES
     EVALUATED AT THE SAMPLE MEAN FOR ALL COVARIATES

     P(C1=1)=0.691
     P(C1=2)=0.244
     P(C1=3)=0.065


     P(C2=1|C1=1)=0.889
     P(C2=2|C1=1)=0.092
     P(C2=3|C1=1)=0.020


     P(C2=1|C1=2)=0.456
     P(C2=2|C1=2)=0.431
     P(C2=3|C1=2)=0.113


     P(C2=1|C1=3)=0.246
     P(C2=2|C1=3)=0.299
     P(C2=3|C1=3)=0.455

这是我认为比较重要的一些结果，但是不知道怎么看。希望有好心人帮帮孩子吧。