潛在輪廓分析（LPA）我正在嘗試尋找潛在概況分析（LPA），而不是潛在類別分析（LCA）。我有連續 Y 變量，正在檢查潛在的結構分類變量。不尋找 K 均值、分層或其他聚類類型。謝謝。
進階統計建模基礎資料分析與建模數據探索和視覺化蘋果系統回覆：潛在輪廓分析（LPA）聽起來您可能正在尋找結構方程模型 (SEM) 或偏最小二乘法 (PLS)？兩者都位於“分析/多元方法”選單中。 （JMP 專業版）
回覆：潛在概況分析（LPA）謝謝，但我正在尋找 LPA： https 
/www.sciencedirect.com/topics/psychology/latent-profile-analysis
它是 LCA，但使用連續變數而不是分類變數或序數變數。
回覆：潛在輪廓分析（LPA）嗨@zacatlan ，
我認為將這張圖片放在這裡對於其他可能看到這篇文章的人來說是有用的，
“Normal Mixtures”平台進行潛在剖面分析。您可以在“分析”>“聚類”下找到它，
選擇要用於啟動平台的變數後，您會發現一個控制面板，讓您可以選擇要擷取的叢集範圍，以便您可以比較它們的適合度（基於 BIC 或 AICc）並決定哪個是最好的，
您應該考慮是否要將變數之間的協方差限制為零。如果這樣做，您應該選取「對角線方差」方塊。這樣做通常有助於模型估計（取決於數據）。進階控制可讓您更改隨機開始（遊覽）的數量，以確保您不會出現局部解決方案。
獲得聚類解決方案後，您會發現使用紅色小三角選單選項查看雙圖和平行座標圖很有用，
最後，您還可以在線上文件中找到有用的範例：
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/normal-mixtures.shtml#
哈特哈，
~勞拉
回覆：潛在概況分析（LPA）非常感謝您的解釋和指示。這正是我所尋找/希望的。我首先嘗試在 LCA 平台中輸入連續變量，但當然不行，這讓我很擔心。當我搜尋「潛在特徵分析」一詞時，我一直找不到答案。聊天 GPT 告訴我它在那裡，但可能被稱為其他名稱。謝謝你告訴我在哪裡。我想知道 JMP 是否維護一個術語表，它可以將許多不同的分析名稱等同起來，並指定 JMP 使用哪一個。或者，你能告訴我你發布的圖片來自哪裡嗎？這是 JMP 圖表/地圖嗎？非常感謝。
回覆：潛在輪廓分析（LPA）IMO，在 JMP 中尋找可能具有不同名稱的分析的最佳方法是在「說明」功能表中的「搜尋 JMP」下查看，
不幸的是，潛在概況分析仍然不會出現在這裡（但我會傳遞該回饋以確保它在將來出現！）。我們通常嘗試在統計技術的描述中使用多個術語，以便搜尋 JMP 引擎能夠找到它們。搜尋 JMP 是一項很棒的功能，因為它還能準確地向您展示如何存取您要尋找的內容。當然，JMP 社群也是一個很好的工具，可以讓您提出問題並獲得所需的答案 
。
就我貼上的圖像而言，這是我不久前在部落格文章中解釋這些概念時製作的圖像。如果您向下滾動到評論，您可以在這裡找到它：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Principal-components-or-factor-analysis/ba-p/38347
哈特哈，
~勞拉
回覆：潛在概況分析（LPA）嗨勞拉，
還有一個問題是關於 JMP 如何處理 LPA 分析並提供結果。在一系列可能的聚類運行分析後，我顯示的擬合統計數據是 BIC、AICc 和 -LogLikelihood。看起來 JMP 建議僅基於 BIC 和 AICc 的最佳聚類解決方案。然而，Chatbot 告訴我，JMP 也提供了熵測量（與其他軟體包一樣）和 Hosmer-Lemeshow (HL) 測試的結果來進行比較。最後兩個我沒看到。我讀到，熵是根據每個集群解決方案摘要下提供的不同「比例」數字以某種方式計算出來的，但對於 LPA 的計算方式，網路上存在一些分歧。您知道 JMP 是否也為我們提供這兩個擬合統計數據，儘管 BIC 和 AIC 可能是最可靠的？謝謝，
