使用 JMP 进行潜变量模型分析_伊藤洋一 (2023-JA-25MP-09)潜变量模型分析是将分析对象背后的某些属性定义为不能直接观察的潜变量，并假设该潜变量可以间接观察的分析方法。根据观察变量和潜变量测量的组合，潜变量模型分为四种类型。当观测变量是连续的，潜变量也是连续的时，使用因子分析；当观测变量是连续的，潜变量是离散的时，使用有限混合模型；当潜变量是连续尺度时，是项目响应。理论模型，当观测变量是离散尺度且潜变量也是离散尺度时，就是潜类分析。在这四种分析方法中，潜在类分析未在 SAS 中实现，只能在 JMP Pro 中执行。在本次演讲中，我们将解释这四种分析方法之间的关系，并介绍使用 JMP 进行潜变量模型分析。
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