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潜变量量尺的拓展及研究展望
被引量：
4
1
作者
刘源
刘红云
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第6期8-12,共5页
随着潜类别分析(LCA)技术的发展,研究者对于总体异质性的问题越来越关注。在潜变量量尺拓展之后,潜类别模型的方法也被广泛的应用到各领域。在横断研究中,LCA与混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索总体分群和因素分群的研究中;在追踪...
随着潜类别分析(LCA)技术的发展,研究者对于总体异质性的问题越来越关注。在潜变量量尺拓展之后,潜类别模型的方法也被广泛的应用到各领域。在横断研究中,LCA与混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索总体分群和因素分群的研究中;在追踪研究中,潜类别转换分析(LTA)重点讨论群的调节作用和分类结果随时间变化的不同,而潜类别增长分析(LCGA)和混合增长模型(GMM)则关注发展趋势;多水平模型(MLM)也针对嵌套数据应用在横断与追踪研究中,衍生出近年来成为热点的多水平混合模型(MMM)。
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关键词
潜
类别
分析
(LCA)
混合因素
分析
(FMA)
混合增长模型(GMM)
潜
类别转换
分析
(
lta
)
多水平混合模型(MMM)
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职称材料
题名
潜变量量尺的拓展及研究展望
被引量：
4
1
作者
刘源
刘红云
机构
北京师范大学心理学院
香港中文大学教育学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第6期8-12,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(31100759)
文摘
随着潜类别分析(LCA)技术的发展,研究者对于总体异质性的问题越来越关注。在潜变量量尺拓展之后,潜类别模型的方法也被广泛的应用到各领域。在横断研究中,LCA与混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索总体分群和因素分群的研究中;在追踪研究中,潜类别转换分析(LTA)重点讨论群的调节作用和分类结果随时间变化的不同,而潜类别增长分析(LCGA)和混合增长模型(GMM)则关注发展趋势;多水平模型(MLM)也针对嵌套数据应用在横断与追踪研究中,衍生出近年来成为热点的多水平混合模型(MMM)。
关键词
潜
类别
分析
(LCA)
混合因素
分析
(FMA)
混合增长模型(GMM)
潜
类别转换
分析
(
lta
)
多水平混合模型(MMM)
分类号
B841.2 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
潜变量量尺的拓展及研究展望
刘源
刘红云
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015
4
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