Applied Latent Class Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Hagenaars, Jacques A. (EDT)/ McCutcheon, Allan L. (EDT)

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2002-6

价格:$ 148.03

装帧:HRD

isbn号码:9780521594516

丛书系列:

图书标签:

统计学
Latent Class Analysis
Statistical Modeling
Psychometrics
Data Analysis
Quantitative Research
Educational Measurement
Behavioral Science
Machine Learning
Clustering
Hidden Markov Models

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具体描述

Applied Latent Class Analysis introduces several innovations in latent class analysis to a wider audience of researchers. Many of the world's leading innovators in the field of latent class analysis contributed essays to this volume, each presenting a key innovation to the basic latent class model and illustrating how it can prove useful in situations typically encountered in actual research.

《应用潜在类别分析》一书深入剖析了潜在类别分析（LCA）这一强大统计工具在各领域中的实际应用。本书并非局限于理论的阐述，而是以清晰的逻辑和丰富的案例，引导读者理解并掌握如何运用LCA来识别数据中隐藏的、不可直接观测的亚群体结构。本书首先为读者构建了坚实的理论基础，详细介绍了潜在类别分析的核心概念，包括潜在类别、观测变量、类别概率、以及模型拟合与选择的原则。作者用易于理解的语言解释了LCA的统计原理，从其根源——有限混合模型出发，逐步揭示其在数据聚类和模式识别方面的独特优势。读者将学习到如何构建不同的LCA模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何解释模型的输出结果，包括各类别的特征描述和个体被归入各类别的概率。在理论铺垫之后，本书的重点转向了LCA的实际应用。作者精选了来自社会科学、教育学、市场营销、医学等多个领域的真实研究数据，通过详细的操作步骤和代码示例（通常会提及R或SAS等常用统计软件），展示了LCA在解决实际问题中的强大能力。例如，在社会学研究中，LCA可以用来识别不同类型的犯罪行为模式，或者对个体在社会经济地位上的细微差异进行分组。本书将展示如何定义合适的观测变量（如犯罪类型、社会经济指标），如何构建LCA模型，以及如何根据模型结果对不同群体进行有意义的解读。作者会深入探讨如何根据研究问题来选择合适的变量，以及在模型设定中需要考虑的关键因素。在教育领域，LCA能够帮助研究者识别学生在学习风格、学习困难或学习动机方面的潜在群体。本书会通过案例分析，展示如何利用学生在不同学科上的表现、学习习惯、以及自我报告的动机水平等数据，通过LCA来发现具有相似学习特征的群体，从而为有针对性的教学干预提供科学依据。读者将学习到如何解释不同学习群体之间的差异，以及如何根据这些发现来改进教学策略。市场营销领域是LCA应用的另一大热门。本书将介绍如何利用消费者的购买行为、品牌偏好、以及人口统计学信息等数据，通过LCA来识别不同的顾客细分群体。例如，可以将消费者划分为“价格敏感型”、“品牌忠诚型”、“体验追求型”等，从而帮助企业制定更精准的市场营销计划和产品开发策略。书中会详细指导读者如何设计问卷，如何提取和处理相关数据，以及如何根据LCA结果来设计个性化的营销活动。医学和公共卫生领域同样广泛应用LCA。本书会提供案例，说明如何利用患者的临床症状、生活方式、以及基因信息等数据，通过LCA来识别不同疾病亚型或治疗反应群体。这有助于医生更好地理解疾病的异质性，并为患者提供个体化的治疗方案。书中将讨论如何选择相关的临床指标，如何处理缺失数据，以及如何解释LCA结果对临床实践的指导意义。此外，本书还将探讨LCA模型在处理复杂数据时的进阶技巧，例如，如何处理连续型和分类型观测变量的混合，如何进行模型比较以选择最优模型，以及如何处理潜在类别数量不确定的情况。作者还会介绍与LCA相关的扩展方法，如潜在转换分析（LTCA）或跨时段LCA，以帮助读者处理动态的群体结构。贯穿全书的是对LCA结果解释的强调。作者认为，无论模型多么精妙，最终的价值体现在其解释的有效性和应用的可行性上。因此，本书会花费大量篇幅指导读者如何清晰、准确地描述和命名识别出的潜在类别，如何评估各类别的独特性和区分度，以及如何将LCA的发现转化为实际的行动建议。本书旨在成为所有希望运用潜在类别分析来探索数据、揭示隐藏模式的研究者和实践者的必备参考。无论您是统计学领域的专业人士，还是其他领域的跨学科研究者，本书都将为您提供一套系统、实用的工具和方法，帮助您在各自的研究和工作中取得更大的突破。通过学习本书，您将能够自信地运用LCA来解决复杂的数据问题，并从中获得有价值的洞见。