Finding latent groups in observed data: A primer on latent profile analysis in Mplus for applied researchers

协变量 潜变量 可解释性 潜在类模型 潜变量模型 心理学 语法 结构方程建模 统计 计算机科学 自然语言处理 人工智能 机器学习 数学
作者
Sarah L. Ferguson,E. Whitney G. Moore,Darrell M. Hull
出处
期刊:International Journal of Behavioral Development [SAGE]
卷期号:44 (5): 458-468 被引量:308
标识
DOI:10.1177/0165025419881721
摘要

The present guide provides a practical guide to conducting latent profile analysis (LPA) in the Mplus software system. This guide is intended for researchers familiar with some latent variable modeling but not LPA specifically. A general procedure for conducting LPA is provided in six steps: (a) data inspection, (b) iterative evaluation of models, (c) model fit and interpretability, (d) investigation of patterns of profiles in a retained model, (e) covariate analysis, and (f) presentation of results. A worked example is provided with syntax and results to exemplify the steps.
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