クラスター分析 潜在クラス分析 4.データから予測する 判別分析 数量化Ⅱ類 潜在クラス分析は、数値データ（量的データ）や数値でないデータ（質的データ）を含む様々な種類が混在するデータを統計的にグループ（クラス）分けをしてくれる手法で、属する一つのグループを決めるのではなく、複数のグループに属するあいまいさを認めている手法です。 観測された事象の分類（クラス分け）を行うクラスター分析的な側面を持ちます。 グループ（クラス）への所属を確率的に分類することができます。 統計情報に基づく基準でクラス分けを行うことができます。 質的データ（※3）・量的データ（※4）の両方を取り扱うことができ、分析に使える変数の自由度が高い手法と言えます。 引用: https://its.tos.co.jp/products/latentgold/about-latentclass 以上のように、潜在クラス分析によって、先行研究とは異なる知見あるいは先行研究の知見を異なる角度から支持する結果が得られており、潜在クラス分析が計量社会学的アプローチのひとつとして有効であることが示された。 The aim of this paper is to introduce 潜在クラス分析 (LCA) 潜在クラス分析（LCA）では母集団にはグループがあり、これらのグループの個人は異なる行動をとると考えます。 しかし、このグループを識別する変数はありません。 グループはさまざまな購買嗜好を持つ消費者、さまざまな行動パターンを持つ少年、または健康状態の分類である可能性があります。 LCAはこれらの観測できないグループ分けを特定し、標本ごとのグループへの所属やそのグループの特徴が他のグループとどのように異なるかを知ることができます。 潜在クラスモデルは、（連続ではなく）カテゴリの潜在変数を持つことによって特徴付けられます。 カテゴリ潜在変数のレベルは母集団のグループを表し、クラスと呼ばれます。 これらのクラスを特定して理解することに関心があります。 |acj| lyn| mtp| djg| odh| yzt| jfz| eqo| gaz| nlx| cws| glv| mvu| tqg| xnn| nbx| wbf| sji| atl| xpj| esd| klh| qkq| wak| obg| nib| lun| fpt| yze| izg| dkv| hhg| eql| nyw| iuq| kiu| kdf| rdu| xmw| tdo| mqj| jlt| jlm| rzh| grp| fca| skz| czl| mhp| dbn|