调查分析是否具有潜在类别分析的信息？你好
我正在与客户讨论是否可以使用潜在类别分析来提供调查分析信息。
想象一下，无论您对“信任”有什么疑问，答案都是“很多”，“有些”，“不要太多”，“一点也不”，“拒绝”。然后，您还有很多其他问题，涉及个人习惯，对公共组织的信心，当地社区，特定国家的整体信息，健康状况，购买方式等，这些研究不一定与彼此相关，人口统计学也是如此。例如，这是在2016 PEW研究中心的美国趋势面板中完成的。其他人则说，有些问题全都得到了解决，有的只是一个小组，有的又是另一个小组，依此类推。
在研究其他问题的详细信息之前，首先按所有问题都必须回答的问题进行聚类是否有意义？我考虑使用潜在类聚类作为预备步骤，然后进行例如 MCA，分类，建模等，但使用群集。
简有一个很好的例子，说明了使用因子分析进行调查分析以从调查中获取预测指标，该预测指标可能与汽车性能相关。我评价这种相似。
但是，我不确定的是：此统计信息正确吗，还是我遇到了应注意的任何假设？例如 做一个潜在类，然后进行分类分析，是否可能是我在潜在类群中添加了一些偏见或不必要的权重？
我知道这是一个更笼统的问题，但是如果可行，只要您可以将参与者与这些一般群体联系起来，并可以将参与者从一个主题到一个完全不同的主题得出结论，那么就可以将来自不同来源的调查结合起来向这个人询问不同的话题，因为这个人属于一个群体（比其他人更自信），可以与第二次调查的结论联系在一起（当地学校是否有问题，...）。
（老实说，这有点吓人，因为您可能不必回答任何问题，但可以根据其他人的回答来进行评分，但是对于世界上的那些咕咕叫和amazones而言，这确实已经成立。）
长话短说：是否有统计上的原因，不遵循这种方法？
谢谢，
马丁
附加了上述研究的一些数据。共有三种形式，每种形式都有几个问题。在此处可以找到更多信息和表格：在我的第二个响应中，下面是指向users2驱动器的链接
回复：调查分析是否具有潜在类别分析的信息？嗨健
感谢您的想法。因此，使用LCA作为X进行分类分析就可以了。对于使用建模而不是。这已经有帮助！
我已经附加了经过清理和修改的数据表，并试图使分组变量尽可能地可描述，因此更容易理解。
我已将您看不到的文件放在用户的驱动器上：\\ jmpsmd \ Users2 \ Demel \ Community
回复：调查分析是否具有潜在类别分析的信息？马丁
LCA根据受试者对一组分类问题的回答将其分组。例如，使用数据，您可以根据参加者对调查中知识问题的答案来对他们进行聚类，或者根据置信度问题来对他们进行聚类。换句话说，集群与他们对一组问题的回答方式有关。您可能会看到在同一置信度群集中的两个主题出现在两个不同的知识群集中。
当然，您可以将置信度问题（或任何其他变量）与从知识问题得出的聚类结果一起绘制。就像将它们用作补充变量一样。
与PCA，FA和fPCA不同，我看不到LCA用作建模的数据准备。
我是否误解了您的问题？
顺便说一句，我找不到您放在“一个驱动器”文件夹中的表格。
