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    通過(guò)這種方式，Latent GOLD的因子模塊與傳統(tǒng)因子分析相比具有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：
    ? 解決方案可立即解釋，不需要流轉(zhuǎn)
    ? 假設(shè)因子是有序的而不是連續(xù)的
    ? 估算因子得分無(wú)需額外假設(shè)
    ? 觀察到的變量可以是標(biāo)稱、序數(shù)、連續(xù)或計(jì)數(shù)或這些變量的任意組合
    LC回歸與增長(zhǎng)
    在同質(zhì)的群體中，回歸模型用于預(yù)測(cè)因變量作為預(yù)測(cè)變量的函數(shù)。
    Latent GOLD可以通過(guò)包含分類潛在變量來(lái)估計(jì)異質(zhì)群體中的回歸模型。該潛在變異體的每個(gè)類別代表具有相同回歸系數(shù)的同質(zhì)亞群體（片段）。
    可以使用信息性診斷統(tǒng)計(jì)信息來(lái)查看是否需要多個(gè)模型。
    每個(gè)案例可能包含多個(gè)記錄（重復(fù)測(cè)量的回歸）以估計(jì)LC增長(zhǎng)或Event History模型。

    根據(jù)因變量尺度類型估計(jì)合適的模型:
    ? 連續(xù) - 線性回歸（具有正態(tài)分布的殘差）
    ? 二分法（指定為名稱、序數(shù)或二項(xiàng)式計(jì)數(shù)） - 二元邏輯回歸
    ? 名義上的（超過(guò)2個(gè)級(jí)別） - 多項(xiàng)邏輯回歸
    ? 序數(shù)（超過(guò)2個(gè)有序等級(jí)） - 相鄰類別序數(shù)邏輯回歸
    ? 計(jì)數(shù)：對(duì)數(shù)線性泊松回歸
    ? 二項(xiàng)式計(jì)數(shù)：二項(xiàng)邏輯回歸模型
    除了使用預(yù)測(cè)因子來(lái)估計(jì)每個(gè)類的回歸模型之外，還可以指定協(xié)變量來(lái)細(xì)化類描述，并將案例分類為適當(dāng)?shù)臐撛陬悺?br>
    Latent GOLD軟件培訓(xùn)班
    Step3模塊
    執(zhí)行潛在類分析后，您可能希望調(diào)查類成員資格與外部變量之間的關(guān)系。一種流行的三步法是首先估計(jì)感興趣的潛在類別模型（步驟1），然后使用他們的后驗(yàn)類別屬性概率將個(gè)體分配給潛在類別（步驟2），然后調(diào)查指定的類成員與外部變量之間的關(guān)聯(lián)（第3步）。
    在步驟2中，在將個(gè)體分配給潛在類別時(shí)會(huì)引入分類錯(cuò)誤。與外部變量關(guān)聯(lián)的估計(jì)值需要針對(duì)分類錯(cuò)誤進(jìn)行修正，以防止向下偏差（Bolck，Croon和Hagenaars，2004）。Step3模塊執(zhí)行兩個(gè)偏差調(diào)整程序（Vermunt，2010）。
    Step3模塊可以與預(yù)測(cè)類成員關(guān)系的外部變量（協(xié)變量選項(xiàng)）一起使用，也可以與類成員關(guān)系預(yù)測(cè)的外部變量（依賴選項(xiàng)）一起使用。這兩種類型的外部變量也分別稱為伴隨變量和遠(yuǎn)端結(jié)果。
    連續(xù)潛在變量(CFactors)
    CFactors可用于指定連續(xù)潛在變量模型，例如因子分析、項(xiàng)目響應(yīng)理論模型、潛在特征模型和具有連續(xù)隨機(jī)效應(yīng)的回歸模型。CFactors可以包含在任何LC 集群，DFactor或LC回歸模型中。
    如果包含，則有關(guān)CFactor效果相關(guān)的其他信息將顯示在參數(shù)輸出中，以及標(biāo)準(zhǔn)分類、ProbMeans和分類統(tǒng)計(jì)輸出中的CFactor分?jǐn)?shù)中。
    復(fù)雜樣本數(shù)據(jù)的調(diào)查選項(xiàng)
    兩個(gè)重要的調(diào)查抽樣設(shè)計(jì)是分層抽樣——分層內(nèi)抽樣案例，以及兩階段集群抽樣—— 初級(jí)抽樣單位（PSU）內(nèi)的抽樣和隨后對(duì)所選PSU內(nèi)的案例抽樣。此外，可能存在采樣權(quán)重。
    在計(jì)算與參數(shù)估計(jì)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，調(diào)查選項(xiàng)考慮了抽樣設(shè)計(jì)和抽樣權(quán)重，并估計(jì)“設(shè)計(jì)效果”。
    Latent Markov/過(guò)渡模塊
    Latent Markov模型是標(biāo)準(zhǔn)潛在類模型的一種流行縱向數(shù)據(jù)變體;它實(shí)際上是一種潛在類集群模型，允許個(gè)體在不同的測(cè)量場(chǎng)合之間切換集群。
    群集現(xiàn)在稱為潛在狀態(tài)。Latent Markov模型也稱為潛在轉(zhuǎn)換模型。
    Latent GOLD實(shí)現(xiàn)了更通用的混合潛在Latent Markov模型，其中允許不同的潛在類具有不同的轉(zhuǎn)移概率。
    連續(xù)潛在變量(CFactors)
    CFactors可用于指定連續(xù)潛在變量模型，例如因子分析、項(xiàng)目響應(yīng)理論模型、潛在特征模型和具有連續(xù)隨機(jī)效應(yīng)的回歸模型。CFactors可以包含在任何LC 集群，DFactor或LC回歸模型中。
    如果包含，則有關(guān)CFactor效果相關(guān)的其他信息將顯示在參數(shù)輸出中，以及標(biāo)準(zhǔn)分類、ProbMeans和分類統(tǒng)計(jì)輸出中的CFactor分?jǐn)?shù)中。
    多層次模型
    此高級(jí)選項(xiàng)用于指定LC集群，DFactor或LC回歸模型的多級(jí)擴(kuò)展，該模型不僅可以在案例級(jí)別解釋異質(zhì)性，而且可以在組級(jí)別上解釋異質(zhì)性。
    也可以通過(guò)指定組級(jí)潛在類（GClasses）和/或組級(jí)CFactors（GCFactors）來(lái)說(shuō)明組級(jí)變化。此外，當(dāng)指定2個(gè)或更多GClasses時(shí)，可以在模型中包括組級(jí)協(xié)變量（GCovariates）以改進(jìn)描述/預(yù)測(cè)。
    多級(jí)選項(xiàng)還可用于指定三級(jí)參數(shù)或非參數(shù)隨機(jī)效應(yīng)回歸模型，或同時(shí)開發(fā)組級(jí)和單個(gè)級(jí)段。
    復(fù)雜樣本數(shù)據(jù)的調(diào)查選項(xiàng)
    兩個(gè)重要的調(diào)查抽樣設(shè)計(jì)是分層抽樣——分層內(nèi)抽樣案例，以及兩階段集群抽樣—— 初級(jí)抽樣單位（PSU）內(nèi)的抽樣和隨后對(duì)所選PSU內(nèi)的案例抽樣。此外，可能存在采樣權(quán)重。
    在計(jì)算與參數(shù)估計(jì)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，調(diào)查選項(xiàng)考慮了抽樣設(shè)計(jì)和抽樣權(quán)重，并估計(jì)“設(shè)計(jì)效果”。

    選項(xiàng)包括:
    ? 通過(guò)指定直觀的LG-Equations，提供更靈活的建模和參數(shù)限制
    ? 與GUI集群、DFactor、回歸、Step3、Markov和Choice 模塊相比的其他模型
    ? Monte Carlo仿真選項(xiàng)
    ? 多重插補(bǔ)選項(xiàng)
    ? N倍驗(yàn)證和保留選項(xiàng)
    ? 附加輸出和保存選項(xiàng)
    ? 使用保存參數(shù)的選項(xiàng)（例如，用于評(píng)分）

    ? Choice + Adv/Syntax
    GUI和語(yǔ)法包括：
    尺度調(diào)整潛在類（SALC）模型
    在選擇模型中包含比例因子的功能，這可能會(huì)在預(yù)測(cè)值和/或潛在類別中之間變化。
    Scale Latent Class（SALC）模型的兩個(gè)重要應(yīng)用是：
    ? 除了選擇模型中的潛在段（Classes）之外，還包括縮放類（Classes）
    ? 使用BestWorst數(shù)據(jù)（使用預(yù)測(cè)變量選項(xiàng)）包括最佳和最差選擇的單獨(dú)比例因子。
    隨機(jī)后悔最小化模型(RRM)
    Chorus（2010年，2012年）提出了一類基于隨機(jī)后悔最小化（RRM）的選擇模型作為隨機(jī)效用最大化的替代方案（RUM）。
    而基于RUM的假設(shè)行為機(jī)制模型是個(gè)人選擇具有最大效用的替代方案，基于RRM的模型假設(shè)個(gè)體選擇了潛在遺憾最小的替代方案。
    評(píng)估RRM在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的最新研究表明，潛在類方法，即每個(gè)類的決策規(guī)則（RUM或RRM）不同，會(huì)導(dǎo)致模型擬合與假設(shè)每個(gè)類的決策規(guī)則(通常是RUM)相同的模型相比，有實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)(Chorus, van Cranenburgh, and Dekker, 2014)。
    系統(tǒng)需求
    Latent GOLD默認(rèn)是Windows 64位程序，如果需要32位程序，可以提前說(shuō)明。

    通過(guò)這種方式，Latent GOLD的因子模塊與傳統(tǒng)因子分析相比具有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：
    ? 解決方案可立即解釋，不需要流轉(zhuǎn)
    ? 假設(shè)因子是有序的而不是連續(xù)的
    ? 估算因子得分無(wú)需額外假設(shè)
    ? 觀察到的變量可以是標(biāo)稱、序數(shù)、連續(xù)或計(jì)數(shù)或這些變量的任意組合
    LC回歸與增長(zhǎng)
    在同質(zhì)的群體中，回歸模型用于預(yù)測(cè)因變量作為預(yù)測(cè)變量的函數(shù)。
    Latent GOLD可以通過(guò)包含分類潛在變量來(lái)估計(jì)異質(zhì)群體中的回歸模型。該潛在變異體的每個(gè)類別代表具有相同回歸系數(shù)的同質(zhì)亞群體（片段）。
    可以使用信息性診斷統(tǒng)計(jì)信息來(lái)查看是否需要多個(gè)模型。
    每個(gè)案例可能包含多個(gè)記錄（重復(fù)測(cè)量的回歸）以估計(jì)LC增長(zhǎng)或Event History模型。
    Ratings-based Conjoint
    相鄰類別序數(shù)邏輯模型用于響應(yīng)數(shù)據(jù)包含評(píng)級(jí)而不是選擇。
    分配模型
    復(fù)制權(quán)重可用于處理答復(fù)者在各種選擇方案中分配多個(gè)投票（購(gòu)買、點(diǎn)數(shù)）的設(shè)計(jì)。
    -/gjjiac/-

    北京天演融智軟件有限公司（亦稱：融智軟件）前身是北京世紀(jì)天演科技有限公司，成立于2001年，專注為國(guó)內(nèi)高校、科研院所和以研發(fā)為主的企事業(yè)單位提供優(yōu)秀科研軟件和服務(wù)的。 科學(xué)軟件網(wǎng)是一個(gè)以引進(jìn)國(guó)外優(yōu)秀科研軟件，提供軟件服務(wù)的營(yíng)業(yè)網(wǎng)站，網(wǎng)站由北京天演融智軟件有限公司創(chuàng)辦，旨在為國(guó)內(nèi)高校、科研院所和以研發(fā)為主的企業(yè)事業(yè)單位提供優(yōu)秀的科研軟件及相關(guān)軟件服務(wù)。截止目前，科學(xué)軟件網(wǎng)已獲得數(shù)百家世界軟件公司正式授權(quán)，代理銷售科研軟件達(dá)一千余種，軟件涵蓋領(lǐng)域包括經(jīng)管，電力系統(tǒng)模擬，地球地理，生物化學(xué)，工程科學(xué)，排版及網(wǎng)絡(luò)管理等。同時(shí)，還提供專業(yè)培訓(xùn)、視頻課程（包含34款軟件，64門課程）、實(shí)驗(yàn)室解決方案和項(xiàng)目咨詢等服務(wù)。    不管您是需要購(gòu)買單款軟件，還是制定整個(gè)實(shí)驗(yàn)室的購(gòu)買方案，都可以提供。   重點(diǎn)經(jīng)管類軟件SPSS
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