潜在クラス分析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は一つだけである。TECH14;CLASSESクラス数の指定のオプション。ここでは2クラスでの計算を指定している。NOMINAL名目変数として扱う変数を指定する。カテゴリカル変数の場合にはCATEGORICALと指定する。この分析(順序づけられていないカテゴリカル変数)なのでNOMINALが指定されているが、CATEGORICALと書いても分析結果は基本的には変わらない。実際に走らせてみると、クラス1とクラス2が入れ替わったが、それ以外の出力は同じ。CATEGORICALと書かないと反応確率が出力されない。ANALYSISデフォルトの標準誤差はロバスト推定が使われている。いわゆるロバスト最尤推定法(MLR)である。他の推定法を使用する際には、ESTIMATORオプションを追加する。BAYES;"を追加する。いっても、MLR以外の推定法として指定できるのは最尤法(ML)とベイズ推定法(BAYES)のみである。ロバスト重み付き最小二乗法(WLSMV)などの最小二乗法系の推定法は使用できない。潜在クラス分析は最尤推定法で行うので当たり前といえば当たり前である。各オプションは下記の4つ。20;OUTPUTデフォルトに含まれていない出力を指定するコマンド。Mplusの例ではTECH1とTECH8が指定されているが、ここではTECH11とTECH14を指定している。(BLRT)の出力ができる。これらの統計量はクラス数が妥当か否かを判断する際には必要となる。どちらか一つ選ぶのであればBLRTなので、TECH14をだけいれることが多いかもしれない。TECH14によって指定したクラス数より一つ少ないカイ二乗値の差と検定が出力される。P値が低い場合(例えば5%水準以下)であれば、クラス数の増加によってモデルが最適化されていると判断する。(3);として再分析してみた方がよいかもしれない。TECH14を指定するとブートストラップを施行するので計算時間が割と長くなる。ちなみに、TECH8オプションはモデルの最適化の履歴が出力されるほか、分析中に所要時間がわかる。出力が長くなり、使わない部分が増えるので不要かもしれない。その2前回のエントリ、2値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析...2019-09-232値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析の結果の差異2値のカテゴリカル因子分析と2値の潜在クラス分析の結果どの...2019-09-19因子分析とカテゴリカル因子分析の結果はとのくらい異なるかノーマルな因子分析は連続変数を用いる。勉強したことや気になったことをメモするところ。(7)はてなブログをはじめよう!iDESさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。