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潜类别分析原理及其在聚类分析中的应用 被引量:13

Principle of Latent Class Analysis and Their Application for Classification
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摘要 目的探讨潜类别分析在多个二分类反应变量聚类分析中的应用。方法利用SAS软件ProcLCA模块,采用单一潜变量潜类别模型,对860名上海市公立性病门诊顾客有关性病预防知识的6个项目调查结果进行聚类分析。结果 4个潜类别的单一潜变量模型是数据拟合的理想模型(G2=38.52,df=36,P>0.05)。依据性病预防知识掌握情况,860名性病门诊顾客可以聚为4个亚群,每一亚群的人数分别为375人、208人、218人和59人。结论潜类别分析适用于多个二分类反应变量的聚类分析。 Objective To explore the application of latent class analysis for classification of multiple binary response variables.Methods Using latent class model,we gave 860 clients,who came from Shanghai public STD clinics a classification according to their knowledge about STD prevention.Results Four-class model was suitable to the data(G2=38.52,df=36,P〉0.05),and the four sub-groups number of clients was 375,207,220,and 51 respectively.Conclusion Latent class model can resolve the classification of multiple binary response variables.
出处 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第3期237-239,共3页 Chinese Journal of Health Statistics
基金 世界卫生组织资助项目(A65078)
关键词 潜类别分析 多个二分类反应变量 聚类 Latent class analysis(LCA) Multiple binary response variables Classification
  • 相关文献

参考文献8

  • 1陈炳为,陈启光,许碧云.潜在变量模型及其在中医证候中的应用概述[J].中国卫生统计,2009,26(5):535-538. 被引量:19
  • 2Magidson J, Vermunt JK. Latent class models. In: Kaplan D ( eds ), the Sage Handbook of Quantitative Methodlogy for the Social Sciense. California: Sage Publication ,2004,175-198.
  • 3Hagenaars JA, McCutcheon AL. Applied latent class analysis. New York: Cambridge University Press,2002.
  • 4Lin TH, Dayton CM. Model selection information criteria for non-nested latent class models. Journal of Education and Behavioral Statistics, 1997, 22 ( 3 ) : 249-264.
  • 5Vermunt JK,Magidson J. Latent class models for classification. Compu- tational Statistics and Data Analysis ,2003,41:531-537.
  • 6Vermunt JK. Multilevel latent class models. Sociological Methodology, 2003,33:213-239.
  • 7Vermunt JK, Van Dijk LA. A nonparametric random coefficients approach:the latent class regression model. Multilevel Modeling Newsletter,2001,13:6-13.
  • 8郭小玲,裴磊磊,张岩波.潜在类别模型及数据模拟分析[J].数理医药学杂志,2009,22(6):631-635. 被引量:13

二级参考文献17

共引文献29

同被引文献313

引证文献13

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