調查分析是否具有潛在類別分析的信息？你好
我正在與客戶討論是否可以使用潛在類別分析來提供調查分析信息。
想像一下，無論您對“信任”有什麼疑問，答案都是“很多”，“有些”，“不要太多”，“一點也不”，“拒絕”。然後，您還有很多其他問題，涉及個人習慣，對公共組織的信心，當地社區，特定國家的整體信息，健康狀況，購買方式等，這些研究不一定與彼此相關，人口統計學也是如此。例如，這是在2016 PEW研究中心的美國趨勢面板中完成的。其他人則說，有些問題全都得到了解決，有的只是一個小組，有的又是另一個小組，依此類推。
在研究其他問題的詳細信息之前，首先按所有問題都必須回答的問題進行聚類是否有意義？我考慮使用潛在類聚類作為預備步驟，然後進行例如 MCA，分類，建模等，但使用群集。
簡有一個很好的例子，說明了使用因子分析進行調查分析以從調查中獲取預測指標，該預測指標可能與汽車性能相關。我評價這種相似。
但是，我不確定的是：此統計信息正確嗎，還是我遇到了應注意的任何假設？例如 做一個潛在類，然後進行分類分析，是否可能是我在潛在類群中添加了一些偏見或不必要的權重？
我知道這是一個更籠統的問題，但是如果可行，只要您可以將參與者與這些一般群體聯繫起來，並可以將參與者從一個主題到一個完全不同的主題得出結論，那麼就可以將來自不同來源的調查結合起來向這個人詢問不同的話題，因為這個人屬於一個群體（比其他人更自信），可以與第二次調查的結論聯繫在一起（當地學校是否有問題，...）。
（老實說，這有點嚇人，因為您可能不必回答任何問題，但可以根據其他人的回答來進行評分，但是對於世界上的那些咕咕叫和amazones而言，這確實已經成立。）
長話短說：是否有統計上的原因，不遵循這種方法？
謝謝，
馬丁
附加了上述研究的一些數據。共有三種形式，每種形式都有幾個問題。在此處可以找到更多信息和表格：在我的第二個響應中，下面是指向users2驅動器的鏈接
回复：調查分析是否具有潛在類別分析的信息？嗨健
感謝您的想法。因此，使用LCA作為X進行分類分析就可以了。對於使用建模而不是。這已經有幫助！
我已經附加了經過清理和修改的數據表，並試圖使分組變量盡可能地可描述，因此更容易理解。
我將您看不到的文件放在用戶驅動器上：\\ jmpsmd \ Users2 \ Demel \ Community
回复：調查分析是否具有潛在類別分析的信息？馬丁
LCA根據受試者對一組分類問題的回答將其分組。例如，使用數據，您可以根據參加者對調查中知識問題的答案來對他們進行聚類，或者根據置信度問題來對他們進行聚類。換句話說，集群與他們對一組問題的回答方式有關。您可能會看到在同一置信度群集中的兩個主題出現在兩個不同的知識群集中。
當然，您可以將置信度問題（或任何其他變量）與從知識問題得出的聚類結果一起繪製。就像將它們用作補充變量一樣。
與PCA，FA和fPCA不同，我看不到LCA用作建模的數據準備。
我是否誤解了您的問題？
順便說一句，我找不到您放在“一個驅動器”文件夾中的表格。
