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分类潜变量模型在异质性群体分类中的应用研究

中文摘要第1-8页
Abstract第8-10页
1 前言第10-16页
   ·潜变量模型的发展及研究现状第10-11页
   ·群体异质性和潜在类别模型发展及研究现状第11-14页
   ·本文主要研究内容和结构第14-16页
2 模型原理与方法第16-34页
   ·潜在剖面分析方法第16-20页
     ·潜在剖面分析模型原理第16页
     ·线性预测第16-18页
     ·参数估计第18-19页
     ·观测分类第19页
     ·模型评价第19-20页
     ·潜在剖面分析的图形表达第20页
   ·潜在类别分析方法第20-24页
     ·潜在类别分析方法的原理第20-21页
     ·线性预测第21-22页
     ·参数估计第22-23页
     ·观测分类第23页
     ·模型评价第23页
     ·潜在类别分析的图形表达第23-24页
   ·潜在类别因子模型第24-33页
     ·潜在类别因子模型原理第24-26页
     ·线性预测第26-29页
     ·参数估计第29-30页
     ·观测分类第30-31页
     ·模型评价第31页
     ·潜在类别因子模型的图形表达第31-32页
     ·基本潜在类别因子模型第32-33页
   ·统计分析软件第33-34页
3 模拟研究第34-47页
   ·LPA 和传统聚类方法的比较第34-37页
     ·模拟研究设计方法第34-36页
     ·模拟研究结果第36-37页
   ·LCA 和 LCFA 比较的模拟研究第37-47页
     ·模拟研究设计方法第37-42页
     ·模拟研究结果第42-47页
4 实例分析第47-61页
   ·LPA 的应用实例第47-49页
   ·LCA 和 LCFA 的应用实例第49-61页
     ·对专业技术人员八项服务满意情况的模型拟合结果第50-53页
     ·五类别的 LCA 和三因子相关的 LCFA 的比较第53-55页
     ·图形表达第55-61页
5 讨论第61-64页
6 本研究主要结论第64-65页
7 本研究的创新点与局限性第65-66页
附录1 本研究专业名词中英文对照表第66-67页
附录2 Mplus 软件相关程序第67-68页
附录3 Latent GOLD 软件简介第68-71页
附录4 模拟数据的 SAS 程序第71-76页
参考文献第76-78页
综述第78-86页
攻读硕士学位期间发表论文第86-87页
致谢第87页

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