Erlbaum.仕事の都合で読んだ。計算が終わらないので結構ヒマ、という事情もある。(LCFA)と呼んでいる。名義変数への拡張が容易になるから、動機としてはよくわかる。指標がすべて二値であっても、因子分析ではわからないことがLCFAでわかったりするよ。(2)LCFAのアウトプットは指標に対するロジットモデルの係数になってしまってややこしいので、まずモデルを推定し、次に推定された所属クラス(ダミー変数にする)を独立変数、指標の値そのもの(多値のときはダミー変数にする)を従属変数にした線形回帰モデル(!)を推定し、その係数を因子負荷に見立てれば結果を因子分析っぽく表現できて都合がいいよ。便利かもしれないけどずいぶん荒っぽい話だなあとびっくりしたが、きっとLatentGoldでは実際にそういう出力が出るのであろう。論文の主旨はともかく、VermuntさんのいうLCFAと、Mplusの開発者MuthenさんがいうLCFAがちがうということに気が付いたので、その点が収穫であった。Vermuntさんがいっているのは、ちょうど因子分析で指標の背後にk個の連続的潜在変数を想定するように、k個のカテゴリカル潜在変数を想定することだ(各潜在変数のクラス数が2ならば(2^k)個のジョイント・クラスを推定することになる)。MuthenさんがいうLCFAは、指標群の背後に連続的潜在変数とカテゴリカル潜在変数の両方を想定するタイプのモデルだと思う。潜在クラス因子分析は素敵だ。