目的使用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析。方法本文将以Dayton《Latent Class Scaling Analysis》中的数据为例来说明如何运用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析(latent class analysis,LCA),并展示相关代码运行后的结果。结果...目的使用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析。方法本文将以Dayton《Latent Class Scaling Analysis》中的数据为例来说明如何运用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析(latent class analysis,LCA),并展示相关代码运行后的结果。结果示例数据被分为两个潜在类别,各类别的概率分别为0.839、0.161。结论与传统的SAS、STATA、Mplus等软件相比,R软件中的poLCA程序包可以在最佳潜在类别数目未知的情况下顺次进行多个潜在类别数目的循环并输出最优模型,同时还可以进行带有协变量的潜在类别分析,为研究者提供了一种快速又简单便捷的潜在类别分析方法。展开更多
诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA)的灵敏度与特异度之间存在固有的负相关性,为避免二者间负相关性对诊断试验结果的评价产生影响,很多学者提出了双变量模型,因其保留了原始数据的二维结构特性,双变量模型通过参数拟合可以...诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA)的灵敏度与特异度之间存在固有的负相关性,为避免二者间负相关性对诊断试验结果的评价产生影响,很多学者提出了双变量模型,因其保留了原始数据的二维结构特性,双变量模型通过参数拟合可以得到灵敏度和特异度的综合估计量值及二者之间负相关的值,从而对诊断试验的准确性进行综合性分析。当前最具代表的是由Reitsma等提出的线性混合双变量模型,Metatron程序包正是基于此模型所研发的用于DTA Meta分析的程序包,同时本文将对R软件中专用于DTA Meta分析的程序包做出比较,便于使用者选择。展开更多
文摘目的使用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析。方法本文将以Dayton《Latent Class Scaling Analysis》中的数据为例来说明如何运用R软件的poLCA程序包进行潜在类别分析(latent class analysis,LCA),并展示相关代码运行后的结果。结果示例数据被分为两个潜在类别,各类别的概率分别为0.839、0.161。结论与传统的SAS、STATA、Mplus等软件相比,R软件中的poLCA程序包可以在最佳潜在类别数目未知的情况下顺次进行多个潜在类别数目的循环并输出最优模型,同时还可以进行带有协变量的潜在类别分析,为研究者提供了一种快速又简单便捷的潜在类别分析方法。
文摘诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA)的灵敏度与特异度之间存在固有的负相关性,为避免二者间负相关性对诊断试验结果的评价产生影响,很多学者提出了双变量模型,因其保留了原始数据的二维结构特性,双变量模型通过参数拟合可以得到灵敏度和特异度的综合估计量值及二者之间负相关的值,从而对诊断试验的准确性进行综合性分析。当前最具代表的是由Reitsma等提出的线性混合双变量模型,Metatron程序包正是基于此模型所研发的用于DTA Meta分析的程序包,同时本文将对R软件中专用于DTA Meta分析的程序包做出比较,便于使用者选择。