潜在クラス分析(LCA)

統計ソフトウェアStataでは、選好の異なる消費者のグループや個人の健康状態または学生の退学リスクなどのようなデータ内の観測されないグループ(潜在クラス)を調査します。
モデルベースの分類方法としてLCAを使用できます。
または、SEMパスモデルにフィットを行い、観測されないグループ間の差を検定できます。
各グループの比率やグループごとの平均などを推定も可能です。

モデルタイプ

  • 潜在クラスモデル
  • 潜在プロファイルモデル
  • 有限混合モデル
  • カテゴリカルな潜在変数を伴うパスモデル
  • 既知のグループを伴う複数グループモデル

カテゴリカルな潜在変数

  • 二値
  • 順序
  • 連続
  • カウント
  • カテゴリ
  • フラクショナル
  • 生存

モデルクラスメンバー

  • クラスメンバーの予測変数
  • 多項ロジットモデル

初期値

  • EMアルゴリズム
  • 固定またはランダムな初期値
  • 乱数から初期値を選択

制約

  • クラス間の等式制約を簡単に指定
  • 1つのパラメータの制約
  • クラスを横断する等式制約 - 切片の制約にlcinvariant(cons)と入力する

複数グループのモデル

  • 既知のグループ間のLCAの差を許容
  • group(agegroup)コマンドで簡単にグループ推定
  • いくつかのパラメータを制約し、その他をグループ間で制約せずに推定

適合度

  • 飽和モデルとの尤度比検定
  • AIC
  • BIC

推論

  • 期待平均・確率、クラスごとのカウント
  • 各クラスの期待比率
  • AICおよびBIC情報規準
  • 線形および非線形制約のWald検定
  • 尤度比検定
  • 制約
  • ペアワイズ比較
  • 標準誤差と信頼区間付きの線形と非線形係数の組み合わせ

予測

  • クラスメンバー
  • 事後クラスメンバー
  • 予測平均、確率、カウント
    • 潜在クラスごと
    • 潜在クラスごとの限界
    • 事後潜在クラスの限界
  • 生存関数
  • 密度関数
  • 分布関数

推定後セレクタ

  • コマンドのすべての事後推定機能の表示と実行
  • 推定コマンドの実行時に自動更新

因子変数

  • カテゴリカル変数から因子を自動作成
  • 離散値と連続変数の交差項
  • 多項式
  • カテゴリ・レベルの比較

限界効果

  • 限界平均の推定
  • 限界・部分効果
  • 限界・部分効果の平均
  • 調整済み予測、平均、効果
  • 複数のアウトカムを伴う研究
  • 限界の比較
  • 限界のペアワイズ比較
  • プロファイルプロット
  • 限界効果のグラフ

例題集

下記の機能の操作方法を解説した日本語の例題集をご用意しております。

  • 潜在クラス推定
  • 適合度診断とモデル比較
  • 潜在クラス予測
  • 潜在プロファイル分析

詳細資料

詳細は、開発元StataCorp.の機能紹介ページにあるマニュアルをご覧ください。

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