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【潛在結構分析】

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發表於 2012-11-23 05:29:31 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

潛在結構分析

 

LatentStructureAnalysis

 

【辭書名稱】教育大辭書

 

「潛在結構分析」起源於一九五○年代,但這個名詞的流行,主要是受拉札裴爾(P.F.Lazarsfeld)及亨利(N.W.Henry)二人的影響,因為他們在一九六八年出版了一本書,以之為書名,但書中探討的主要是「潛在類別分析」,所以,狹義的「潛在結構分析」就是指「潛在類別分析」,(參見「潛在類別模式」(latentclassmodels)。

 

廣義來看,潛在結構分析可以包括所有探索潛在結構的統計分析方法,例如:(1)因素分析(factoranalysis),假定潛在因素是連續變數,觀察變數也是連續變數,唯在某些特殊情況下,它也能處理非連續性的觀察變數;

 

(2)潛在剖面圖分析(latentprofileanalysis),假定潛在變數是間斷變數,觀察變數則是連續變數;

 

(3)潛在類別分析,假定潛在變數與觀察變數皆是間斷變數。

 

上述這些分析方法都有二個共同特性:第一,都假定某些潛在變數的存在;

 

第二,都希望把較多、較複雜的觀察資料化約為較簡、較少的潛在變數或潛在類別,並希望決定潛在變數或潛在類別的適當數目,以便一方面保留簡潔性,另一方面保留解釋觀察資料的最大能力。

 

一般所稱的「結構方程模式」(structuralequationmodels)因為只分析觀察變項之間的結構關係,因而不具備上述潛在結構分析的二大特性。

 

至於一般所謂的「線性結構關係模式」(LISREL模式),因為包含因素分析模式與結構方程模式,因而與「潛在結構分析」的概念有部分重疊。

 

此外,心理測量學者所熟悉的「潛在特質理論」(latenttraittheory),或稱項目反應理論(itemresponsetheory,IRT),因為其基本假定中,潛在變項的數目是固定的(經常假定單維),因而缺乏上述潛在結構分析的第二個特性,應該不屬於潛在結構分析。

 

潛在特質理論的主要目的在決定受試者的特質的水準,不在探索潛在變數的數目。

 

最後是,有些統計學者以「潛在變項模式」(latentvariablemodels)統稱所有在模式中涉及潛在變項的分析方式,因而這個名詞的意義就包含了潛在結構分析,但範圍更廣。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary

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