(2009)に引き続き、潜在クラスと共変量の関係を調べる方法について。開発者のVermuntさんの論文。approachesといっているのは、要するに「分類してから分析」作戦のことで、潜在クラスモデル構築、対象者の分類、共変量と所属先の関係を調べる、で計3ステップになる。drawを除く4つが検討範囲で、そのかわり所属確率でウェイティングする手法の改善案が2つ提案されている。LCAモデルによって推定された所属クラスをWとする。X=t)後ろのほうは誤判別率で、LCAではふつう所属確率の経験分布から推定する。X=t)を重みにして結合したものになっている。いうのがBolckらのアイデア。尤度関数に書き換えると、ウェイティングしたロジスティック回帰になっているんだそうだ(数式を追いかけるのが面倒になってきた...)。Vermuntさんが提案しているのは、この方法をちょっと変えて、共変量が量的である場合にも対応できるようにしたもの。