調查分析是否包含潛在類別分析？你好，
我正在與一位客戶討論是否可以使用潛在類別分析來為調查分析提供資訊。
想像一下，你對任何事情都有「信任」的問題，答案是「很多」、「一些」、「不是太多」、「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、當地社區的信心、整個國家的具體資訊、健康、購買模式等，這些問題來自其他研究，這些研究彼此不一定相關，人口統計數據。例如，這是在 2016 年皮尤研究中心的美國趨勢小組中完成的。其他人說，有一些問題都得到了，有些只是一個小組，有些是另一個小組等等。
在研究其他問題的細節之前，先將所有必須回答的問題進行聚類是否有意義？我考慮使用潛在類別聚類作為預備步驟，然後使用聚類進行 MCA、分類、建模等操作。
健有一個很好的調查分析範例，使用因子分析從調查中取得可能與汽車屬性相關的預測變數。我對這種類似的評價。
然而我不確定的是：這個統計數據是否正確，或者我是否達到了我應該注意的任何假設？例如，進行潛在類，然後進行分類分析，是否我透過潛在類簇添加了一些偏差或不必要的權重？
我知道這是一個更普遍的問題，但如果這是可行的，只要您可以將參與者與這些一般集群聯繫起來，就可以將來自不同來源的調查結合起來，並為參與者從一個主題到完全不同的主題得出結論，而無需就不同的主題詢問此人，因為此人屬於一個集群（比其他人更自信），可以將其與第二次調查的結論聯繫起來（當地學校是否存在問題， ……）。
（老實說，這有點可怕，因為您可能不必回答任何問題，但可以根據其他人的答案進行評分，但這對於世界上的那些谷歌和亞馬遜來說可能已經是這樣了）。
長寫短問：是否有任何統計原因，不遵循這樣的方法？
謝謝，
馬丁
附上上述研究的一些資料。共有三份表格，每份都有幾個問題。更多資訊和表格可以在這裡找到：我的第二個回復中的下面是 users2 驅動器的鏈接
回覆：透過潛在類別分析進行調查分析？嗨，健，
謝謝你的想法。因此，使用 LCA 作為 X 進行分類分析就可以了。對於建模的使用而不是。這已經有幫助了！
我已附上清理和修改後的資料表，並嘗試使分組變數盡可能可描述，以便更容易理解。
我已將您看不到的檔案放在使用者磁碟機上：\\jmpsmd\Users2\Demel\Community
回覆：透過潛在類別分析進行調查分析？馬丁，
LCA 根據受試者對一組分類問題的回答將受試者分組。例如，使用您的數據，您可以根據參與者對調查中知識問題的回答對他們進行聚類，或根據置信度問題對他們進行聚類。換句話說，一個集群與他們如何回答一組問題有關；您可能會看到同一置信簇中的兩個主題出現在兩個不同的知識簇中。
當然，您可以使用從知識問題得出的聚類結果來繪製置信度問題（或任何其他變數）。這就像使用它們作為補充變數一樣。
與 PCA、FA 和 fPCA 不同，我不認為 LCA 被用作建模的資料準備。
我是否誤解了你的問題？
順便說一句，我找不到您在 One Drive 資料夾中放置的表格。
