分類潛變量模型在異質(zhì)性群體分類中的應用研究.pdf

1、目的：在醫(yī)學、社會學和心理學等領(lǐng)域,常需要依據(jù)某些特征將一個大的異質(zhì)性群體分為多個小的同質(zhì)性人群,再針對小的同質(zhì)性人群實施相應的處理措施從而使處理效應最大化,這在實際應用中有著重要的意義。導致群體異質(zhì)性的因素有時可直接測量,有時不可直接測量(即潛變量),而需通過測量與其相關(guān)的其他多項條目(即顯變量)來間接反映,潛變量模型可以度量。本研究目的是探討分類潛變量模型在不可見異質(zhì)性群體分類中的應用情況。
　　方法：若顯變量為連續(xù)型變量時,

2、可采用潛在剖面分析對異質(zhì)性群體進行分類;若顯變量為分類變量時,可采用潛在類別分析;若顯變量具有多維度特征時,可采用潛在類別因子模型從多個維度對異質(zhì)性群體進行分類。本研究首先對潛在剖面分析、潛在類別分析和潛在類別因子模型方法的模型理論、參數(shù)估計、模型評價、后驗分類和圖形表達等進行了深入探討,之后通過數(shù)據(jù)模擬和實例分析的方法,比較了連續(xù)型潛變量時潛在剖面分析和傳統(tǒng)聚類分析對異質(zhì)性群體分類的效果,以及分類顯變量且存在多個維度特征時,潛在類別分

3、析和潛在類別因子分析的適用性及分類效果。實例分析的數(shù)據(jù)分別來自廣州市居民健康知識調(diào)查和社區(qū)衛(wèi)生服務滿意度的調(diào)查。
　　結(jié)果：潛在剖面分析和傳統(tǒng)聚類分析的數(shù)據(jù)模擬比較結(jié)果顯示,基于本研究參數(shù)設(shè)置條件下,潛在剖面分析的平均錯分率比聚類分析低,當原始數(shù)據(jù)類間方差相等時,指定類間方差和類間方差不等的潛在剖面分析,錯分率相當;當原始數(shù)據(jù)類間方差不等時,指定類間方差不等的潛在剖面分析,錯分率低于指定類間方差相等的潛在剖面分析。實例分析結(jié)果顯示

4、潛在類別模型可將人群明確分類,而聚類分析效果不佳。
　　潛在類別分析和潛在類別因子分析模擬比較的結(jié)果顯示,在兩因子兩水平的理論模型抽樣條件下,原始數(shù)據(jù)的兩維度不相關(guān)或弱相關(guān)時,潛在類別因子分析選擇理論模型作為最優(yōu)模型的比例和正確分類率均高于潛在類別分析選擇4類別的單因子模型;當原始數(shù)據(jù)兩維度中度相關(guān)時,隨著樣本量的增加,選擇兩因子兩水平且相關(guān)的潛在類別因子模型的比例逐漸增加,且正確分類率較高;當兩維度高度相關(guān)時,潛在類別因子模型也

5、傾向于選擇一個因子的模型。實例分析的結(jié)果表明,潛在類別因子分析可從多個角度對異質(zhì)性群體進行分類,分類結(jié)果更精確,比潛在類別因子分析提供更多的分類信息,同時還可探索因子之間的關(guān)聯(lián)。
　　結(jié)論：潛在剖面分析法的分類效果優(yōu)于系統(tǒng)聚類法,可作為解決連續(xù)型變量分類問題的一個有力工具。
　　潛在類別分析和潛在類別因子分析都可以處理分類顯變量。前者從單維度對觀測分類,后者結(jié)合了因子分析的思路,可從多維度對觀測分類。
　　和潛在類別模