• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Hướng dẫn

Phân tích lớp tiềm ẩn LCA Latent Class Analysis

11/06/2020
in Hướng dẫn
0
Phân tích lớp tiềm ẩn LCA Latent Class Analysis
Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem: 4.779

Phân tích lớp tiềm ẩn LCA Latent Class Analysis, dịch vụ chạy ứng dụng mô hình kinh tế lượng theo yêu cầu của khách hàng, chỉnh sửa số liệu cho có ý nghĩa thống kê, hướng dẫn chạy trên các phần mềm kinh tế lượng thông dụng như: R, Stata, Eviews, Minitab, Spss …

Mục lục bài viết

  • PHÂN TÍCH LỚP TIỀM ẨN
    • LCA
  • Latent Class Analysis
    • Mô hình Phân tích lớp tiềm ẩn LCA là gì ?
    • HOT:
    • Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
    • Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
    • Phân biệt biến số với tham số
    • Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
    • Lý thuyết về Latent Class Analysis (LCA)
    • Thực hành Phân tích lớp tiềm ẩn trong STATA
      • Trước tiên chúng ta sử dụng bộ dữ liệu sau:
      • Kiểm định LCA Phân tích lớp tiềm ẩn
      • Độ nhạy biên của mô hình
    • Phương pháp nghiên cứu LCA Phân tích lớp tiềm ẩn

PHÂN TÍCH LỚP TIỀM ẨN

LCA

Latent Class Analysis

Mô hình Phân tích lớp tiềm ẩn LCA là gì ?

Trong thống kê , một mô hình lớp tiềm ẩn ( LCM ) liên quan đến một tập hợp các biến đa biến quan sát (thường là rời rạc) với một tập hợp các biến tiềm ẩn . Nó là một loại mô hình biến tiềm ẩn . Nó được gọi là mô hình lớp tiềm ẩn vì biến tiềm ẩn là rời rạc. Một lớp được đặc trưng bởi một mẫu các xác suất có điều kiện chỉ ra cơ hội mà các biến có các giá trị nhất định.

Phân tích lớp tiềm ẩn ( LCA ) là một tập hợp con của mô hình phương trình cấu trúc , được sử dụng để tìm các nhóm hoặc các kiểu con của các trường hợp trong dữ liệu phân loại đa biến. Những kiểu con này được gọi là “các lớp tiềm ẩn”.

Đối mặt với một tình huống như sau, một nhà nghiên cứu có thể chọn sử dụng LCA để hiểu dữ liệu: Hãy tưởng tượng rằng các triệu chứng quảng cáo đã được đo ở một loạt bệnh nhân mắc bệnh XY và Z, và bệnh X có liên quan đến sự hiện diện của các triệu chứng a, b, và c, bệnh Y với các triệu chứng b, c, d và bệnh Z với các triệu chứng a, c và d.

Đọc thêm:   Phân biệt biến số với tham số

LCA sẽ cố gắng phát hiện sự hiện diện của các lớp tiềm ẩn (các thực thể gây bệnh), tạo ra các mô hình liên kết trong các triệu chứng. Như trong phân tích nhân tố, LCA cũng có thể được sử dụng để phân loại trường hợp theo khả năng thành viên nhóm tối đa của họ .

Bởi vì tiêu chí để giải quyết LCA là đạt được các lớp tiềm ẩn trong đó không còn mối liên hệ nào giữa triệu chứng này với triệu chứng khác (vì lớp này là căn bệnh gây ra mối liên hệ của họ) và tập hợp các bệnh mà bệnh nhân mắc phải (hoặc lớp a trường hợp là thành viên của) gây ra sự liên quan đến triệu chứng, các triệu chứng sẽ “độc lập có điều kiện”, nghĩa là có điều kiện về tư cách thành viên của lớp, chúng không còn liên quan.

HOT:

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số

Phân biệt biến số với tham số

01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

29/05/2022

Lý thuyết về Latent Class Analysis (LCA)

LCA là viết tắt của Latent Class Analysis, có thể hiểu là phân tích lớp tiềm ẩn. Phân tích lớp tiềm ẩn là phân tích các nhóm không10 quan sát được có trong tập dữ liệu. Giả sử, một cửa hàng có một tập dữ liệu của các khách hàng và chủ cửa hàng tin rằng cách khách hàng này có thể chia thành 3 nhóm dựa vào sự quan tâm tiềm năng về sản phẩm của cửa hàng. Tuy nhiên, trong tập dữ liệu của cửa hàng không có biến xác định mỗi khách hàng thuộc nhóm nào.

Tổng quát hơn, có nhiều nhóm khác nhau trong tổng thể và các cá nhân trong mỗi nhóm sẽ cư xử một cách khác nhau. Nhưng không có một biến nào xác định các nhóm. Các nhóm ở đây có thể là người tiêu dùng với các sỏ thích mua sắm khác nhau, hoặc các thanh thiếu niên với lối sống khác nhau… Phương pháp phân tích lớp tiềm ẩn sẽ xác định và phân loại những nhóm này. Nó cho biết cá nhân nào thuộc nhóm nào và đặc điểm của một nhóm sẽ nhận biết với nhóm khác như thế nào.

Đọc thêm:   Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Trong phân tích lớp tiềm ẩn sẽ sử dụng một biến danh mục để ghi nhận các nhóm. Các mô hình phân tích lớp tiềm ẩn sẽ gồm hai phần là (i) tính toán xác suất mà mỗi cá nhân thuộc về một nhóm; (ii) mô tả mối quan hệ giữa các nhóm với các biến được quan sát. Các biến được quan sát ở đây có thể ở dạng nhị phân, thứ tự hoặc biến liên tục. Sau khi ước lượng mô hình, tính toán xác suất một cá nhân thuộc về một nhóm hoặc tính toán giá trị biên trung bình của các biến quan sát trong mỗi nhóm ẩn.

Thực hành Phân tích lớp tiềm ẩn trong STATA

Trước tiên chúng ta sử dụng bộ dữ liệu sau:

use http://solieu.vip/data/usmacro.dta

Để tìm hiểu chỉ số ogap và lạm phát inflation ảnh hưởng đến quỹ tín dụng fedfund. Để tìm hiểu về mối quan hệ này, chúng ta đã sử dụng nhiều mô hình kinh tế lượng như hồi quy bình phương nhỏ nhất, hay hồi quy ngưỡng để xác nhận các mối quan hệ xảy ra.

Trong trường hơp này chúng ta sẽ phân quỹ tín dụng fedfund ra thành 2 lớp, để xem các lớp đó có ảnh hưởng khác nhau đến mối quan hệ chung cuộc hay không ?

Chúng ta cấu hình mô hình như trong hình vẽ:

hay sử dụng câu lệnh:

gsem (fedfunds inflation ogap <- _cons), family(gaussian) link(identity) lclass(Lop 2)

Ta được kết quả của hồi quy phân lớp điều có ý nghĩa thống kê, như sau:

Kiểm định LCA Phân tích lớp tiềm ẩn

Như đã thấy được kết quả phân tích lớp tiềm ẩn như trên, để sử dụng kết quả ấy chúng ta cần làm vài thao tác kiêm định cần thiết để sử dụng được kết quả này:

Đọc thêm:   [SPSS] Hồi quy đa thức Multinomial Logistic Regression

Kiểm định sự phù hợp của mô hình Goodness of fit

Kết quả của Kiểm định Goodness of fit cho ta thấy rằng sự phân lớp là hơp lý.

Độ nhạy biên của mô hình

Kết quả chạy độ nhạy biên cho ta thấy rằng, Lớp 1 có ảnh hưởng đến 89% kết quả hồi quy. Còn lớp 2 chỉ ảnh hưởng có 11%.

Phương pháp nghiên cứu LCA Phân tích lớp tiềm ẩn

Có một số phương thức với các tên riêng biệt và cách sử dụng có chung mối quan hệ. Phân tích cụm , giống như LCA, được sử dụng để khám phá các nhóm trường hợp giống như taxon trong dữ liệu. Ước tính hỗn hợp đa biến (MME) có thể áp dụng cho dữ liệu liên tục và giả định rằng dữ liệu đó phát sinh từ hỗn hợp phân phối: hãy tưởng tượng một tập hợp chiều cao phát sinh từ hỗn hợp nam và nữ. Nếu ước tính hỗn hợp đa biến bị hạn chế để các biện pháp phải được hủy bỏ trong mỗi phân phối thì nó được gọi là phân tích hồ sơ tiềm ẩn. Được sửa đổi để xử lý dữ liệu rời rạc, phân tích bị ràng buộc này được gọi là LCA. Các mô hình đặc điểm tiềm ẩn riêng biệt tiếp tục ràng buộc các lớp hình thành từ các phân đoạn của một chiều: về cơ bản phân bổ các thành viên cho các lớp trên chiều đó: một ví dụ sẽ gán các trường hợp cho các lớp xã hội theo chiều hướng khả năng hoặc giá trị.

Như một ví dụ thực tế, các biến có thể là các mục nhiều lựa chọn của một câu hỏi chính trị. Dữ liệu trong trường hợp này bao gồm bảng dự phòng N-way với câu trả lời cho các mục cho một số người trả lời. Trong ví dụ này, biến tiềm ẩn đề cập đến ý kiến ​​chính trị và các lớp tiềm ẩn cho các nhóm chính trị. Với tư cách thành viên nhóm, xác suất có điều kiện xác định cơ hội câu trả lời nhất định được chọn.

Tags: hồi quykiểm địnhLCAlớp tiềm ẩnnghiên cứu

Related Posts

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
Hướng dẫn

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

by tonteo
13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
Dịch vụ

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

by tonteo
04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số
Hướng dẫn

Phân biệt biến số với tham số

by tonteo
01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
Hướng dẫn

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

by tonteo
29/05/2022
Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung
Hướng dẫn

Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

by tonteo
18/05/2022
Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID
Hướng dẫn

Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

by tonteo
31/07/2021
Ước lượng tác động dài hạn hồi quy FMOLS (Fully Modified Ordinary Least)
Dịch vụ

Ước lượng tác động dài hạn hồi quy FMOLS (Fully Modified Ordinary Least)

by tonteo
30/07/2021
Load More

Bài viết mới

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

26/09/2022
[SPSS] Hồi quy đa thức Multinomial Logistic Regression

[SPSS] Hồi quy đa thức Multinomial Logistic Regression

16/09/2022
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
[SVM] Thuật toán hỗ trợ máy vec-tơ Support vector machines

[SVM] Thuật toán hỗ trợ máy vec-tơ Support vector machines

08/09/2022
Top 10 mô hình học máy cho thống kê học thuật

Top 10 mô hình học máy cho thống kê học thuật

04/09/2022

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Đề tài nghiên cứu khoa học là gì ?

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In