Latente Klassenanalyse
Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
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Das Buch bietet eine kompakte, anwendungsorientierte Einführung in die Technik der latenten Klassenanalyse. Grundlagen des Verfahrens sowie Voraussetzungen, praktische Anwendung und Ergebnisinterpretation werden verständlich erläutert.Die Analyse latenter Klassen ist ein statistisches Klassifikationsverfahren, bei dem mehrere kategoriale, manifeste Variablen zu vorher unbeobachteten Gruppen zugeordnet werden. So können z.B. aus einer Vielzahl von Variablen Typologien entwickelt werden.Für die Durchführung der Analysen wird die Open Source-Statistikumgebung R genutzt. Die verwendeten Synt...
Das Buch bietet eine kompakte, anwendungsorientierte Einführung in die Technik der latenten Klassenanalyse. Grundlagen des Verfahrens sowie Voraussetzungen, praktische Anwendung und Ergebnisinterpretation werden verständlich erläutert.
Die Analyse latenter Klassen ist ein statistisches Klassifikationsverfahren, bei dem mehrere kategoriale, manifeste Variablen zu vorher unbeobachteten Gruppen zugeordnet werden. So können z.B. aus einer Vielzahl von Variablen Typologien entwickelt werden.
Für die Durchführung der Analysen wird die Open Source-Statistikumgebung R genutzt. Die verwendeten Syntaxbefehle sowie die Ausgabe der Ergebnisse werden erläutert, zusätzlich sind die kommentierte R-Syntax sowie Beispieldaten als elektronisches Zusatzmaterial im GitHub-Repositorium des Buches auf SpringerLink verfügbar. Die in den Beispielen verwendeten Daten haben keine Zugangsbeschränkung und können kostenfrei heruntergeladen werden, um die Analysen selbst nachzuvollziehen.
Die Analyse latenter Klassen ist ein statistisches Klassifikationsverfahren, bei dem mehrere kategoriale, manifeste Variablen zu vorher unbeobachteten Gruppen zugeordnet werden. So können z.B. aus einer Vielzahl von Variablen Typologien entwickelt werden.
Für die Durchführung der Analysen wird die Open Source-Statistikumgebung R genutzt. Die verwendeten Syntaxbefehle sowie die Ausgabe der Ergebnisse werden erläutert, zusätzlich sind die kommentierte R-Syntax sowie Beispieldaten als elektronisches Zusatzmaterial im GitHub-Repositorium des Buches auf SpringerLink verfügbar. Die in den Beispielen verwendeten Daten haben keine Zugangsbeschränkung und können kostenfrei heruntergeladen werden, um die Analysen selbst nachzuvollziehen.
