潜在クラス分析に基づく調査分析?こんにちは、
潜在クラス分析を使用して調査分析を通知できるかどうかについて顧客と話し合っています。
何かに対する「信頼」についての質問があり、その答えが「大いに信頼している」、「ある程度信頼している」、「あまり信頼していない」、「まったく信頼していない」、「拒否している」などであると想像してください。次に、必ずしも互いに関連していない他の調査、人口統計から、個人の習慣、公的機関、地域社会、全体的な国固有の情報、健康、購買パターンなどに対する信頼に関する他の多くの質問があります。これは、たとえば 2016 年の PEW リサーチ センターのアメリカ動向パネルで行われました。他の人は、すべての質問が当てはまるものもあれば、サブグループに当てはまるもの、別のサブグループに当てはまるものなどもあると述べました。
他の質問の詳細を調べる前に、まず全員が回答しなければならない質問でクラスタリングするのは理にかなっていますか? 事前ステップとして潜在クラス クラスタリングを使用し、次にクラスタを使用して MCA、カテゴリ、モデリングなどを実行することを考えています。
Jian は、因子分析を使用して調査から予測子を取得し、自動車の特性に関連付けることのできる調査分析の優れた例を示しています。私はこれを類似したものと評価します。
しかし、私が確信を持てないのは、これが統計的に正しいのか、それとも私が注意すべき仮定に当たっているのかということです。たとえば、潜在クラスを実行してからカテゴリ分析を実行すると、潜在クラス クラスターを通じてバイアスや不要な重み付けを追加した可能性があります。
これはより一般的な質問であることは承知していますが、これが実現可能であれば、参加者をそれらの一般的なクラスターにリンクできる限り、さまざまなソースからの調査を組み合わせて、参加者に対して、あるトピックからまったく別のトピックへの結論を導き出すことができます。このとき、この人はクラスターに属しているため（他の人よりも自信があるなど）、2 番目の調査の結論（地元の学校に問題があるか、など）にリンクできます。
(正直、これはちょっと怖いです。質問に答える必要はなく、他の人の回答に基づいて評価される可能性があるからです。しかし、それはおそらく、世界中のグージやアマゾネスにとってはすでに真実でしょう)。
長い質問ですが、簡潔に書きます。このような方法論に従わない統計的な理由はあるのでしょうか?
ありがとう、
マーティン
上記の調査からいくつかのデータを添付しました。3つのフォームがあり、それぞれにいくつかの質問があります。詳細情報と表は、こちらにあります。私の2番目の回答の下には、users2ドライブへのリンクがあります。
Re: 潜在クラス分析に基づく調査分析?こんにちは、ジアン。
ご意見ありがとうございます。カテゴリ分析の X として LCA を使用するのは問題ありません。モデリングに使用するのはむしろ適切ではありません。これはすでに役立っています!
クリーンアップおよび変更されたデータ テーブルを添付し、グループ化変数をできるだけ説明できるようにして、理解しやすくしました。
表示できなかったファイルは、ユーザーのドライブに置きました: \\jmpsmd\Users2\Demel\Community
Re: 潜在クラス分析に基づく調査分析?マーティン、
LCA は、一連のカテゴリ質問に対する回答に基づいて被験者をグループに分類します。たとえば、データを使用して、アンケートの知識に関する質問に対する回答に基づいて参加者をクラスター化したり、信頼度に関する質問に基づいて参加者をクラスター化したりできます。言い換えると、クラスターは一連の質問に対する回答と結びついており、同じ信頼度クラスターにある 2 人の被験者が 2 つの異なる知識クラスターに表示されることがあります。
もちろん、信頼度に関する質問 (またはその他の変数) を、知識に関する質問から得られたクラスタリング結果とともにプロットすることもできます。これは、それらを補足変数として使用するのと同じです。
PCA、FA、fPCA とは異なり、LCA はモデリングのためのデータ準備として使用されることはありません。
あなたの質問を誤解しましたか?
ところで、One Drive フォルダーに保存したフォームが見つかりません。
