潜在类别分析代码备忘

TITLE: LPA;

DATA: FILE IS C:\xxxx\xxxxx\xxxxx\xxxx.dat; ! 数据文件名为xxxxx.dat，可先将Excel/csv文件转存为SPSS的sav文件，再使用N2Plus工具转为dat文件，可直接将变量命名为w1，w2...

VARIABLE: NAME ARE w1 w2 w3 w4 w5 w6; ! 数据文件中包含的变量

                   USEVARIABLES ARE w2 w3 w4 w5 w6; ! 本次分析中使用的变量

                   MISSING ARE ALL (99); ! 定义缺失值为99
                   CLASSES = C(1); ! 设置类别个数，从1个类别开始，依次增加，根据各类别数模型的AIC,BIC,Entropy,最小组比例,LMRp-value,BLRTp-value综合考虑

ANALYSIS: TYPE = MIXTURE; ! 使用MIXTURE算法

                    STARTS = 200 50; ! 避免局部最大化解，增加随机起始值数

                    PROCESSOR = 4; ! 调用的处理器

OUTPUT: TECH11 TECH14; ! TECH11输出LMRT的结果，TECH14输出BLRT的结果

SAVEDATA: FILE = xxx.TXT; ! 保存个体分类结果到xxx.txt中

                    SAVE = CPROB; !保存后验分类概率

　　潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）是一种统计方法，主要用于识别观测数据中的潜在类别或子群体。其最重要的步骤是选择最佳的类别数量，可通过以下的指标进行选择：

• AIC (Akaike Information Criterion)：考虑模型拟合优度和复杂度，AIC越小越好。

• BIC (Bayesian Information Criterion)：BIC越小越好。

• Lo-Mendell-Rubin检验 (LMR)：比较k类和k-1类模型的拟合差异，p值显著支持k组数模型，即k组数优于k-1组数，不显著则表明k-1组数优于k组数。

• Bootstrap似然比检验 (BLRT)：p值显著支持该组别数的模型，即k组数优于k-1组数，不显著则表明k-1组数优于k组数。
• 熵值（Entropy）：衡量分类准确性，范围0-1，越接近1表示分类越清晰，通常高于0.8认为分类良好。
• 类别比例：每个类别应有合理比例，避免过小类别（如小于5%）。
• 需要注意，当以上指标相近时（例如熵值、比例、AIC、BIC类似，LMR和BLRT结果未能全部表明k组数模型优于k-1组数模型时），选择更简单的模型，即k-1组数模型。

　　当TECH11和TECH14出现“USING MORE RANDOM STARTS MAY RESOLVE THE PROBLEM.”或“INCREASE THE NUMBER OF RANDOM STARTS USING THE LRTSTARTS OPTION”问题时，可考虑将STARTS和LRTSTARTS增加至多达5000 100次