잠재프로파일 분석은 군집분석 중의 하나이다. 즉, 변인 중심적 접근이 아닌 사람중심적 접근을 취하는 분석방법이다. 군집분석을 잘 활용하면 전체 집단이 대략 어떤 특성을 가진 사람으로 구성되었는지를 알 수 있다.
잠재프로파일 분석은 모형기반 군집분석의 일종으로 연속형 관찰변인을 분석의 대상으로 한다. 계층적 군집분석이나 K-평균 군집분석과 같은 전통적인 군집분석의 경우에는 군집의 수를 결정할 수 있는 통계적 기준이 제공되지 않는 반면에, 잠재프로파일분석은 모형에 기반을 두었기 때문에 AIC, BIC 혹은 ICL 등과 같은 정보준거지수(information criterion indices)를 이용할 수 있다.
잠재프로파일 분석은 K-평균 군집분석에 비하여 높은 정확도를 지닌 것으로 알려져 있으며, 부트스트랩 우도비 검증(BLRT)과 같은 특수한 형태의 우도비 검증(likelihood ratio test)을 통해 군집 수에 대한 통계적 유의성에 대한 정보를 제공할 수 있다는 장점을 지닌다. BLRT는 모수적 부트스트래핑 방법(parametric bootstrapping)을 적용한 것으로, k(대립가설)와 k-1(영가설) 간의 통계검증을 통해 계층 결과를 비교하여 k의 지지 여부(k-1의 기각여부)를 결정하는 확률값을 제공하고, 통계적으로 유의할 때 k(대립가설)를 지지한다. 이러한 과정에서 부트스트랩 표본의 반복생성을 통해 k-1 계층모형과 k 계층 모형에 대한 우도비에 대한 분포를 구하여 검증하는 방식이다(Nylund et al., 2007).
R에서 Mclust package를 이용하여 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis)을 실시하면
각 군집별 평균값을 제시해주는데 이를 그래프로 나타내면 아래와 같다.
개별적인 참가자가 어느 군집에 속하는지도 알 수 있으며, 모형을 산출해주기 때문에 이렇게 만들어진 모형에
특정 개인의 데이터를 투입하면 어느 군집에 속하는지 결과가 나온다.
잠재계층분석 프로그램 분석은 현재 spss에서는 할 수 없고 mplus 를 보통 사용한다.
나는 R의 Mclust package를 사용하는데 훨씬 편한 듯....
잠재프로파일 분석은 군집분석 중의 하나이다. 즉, 변인 중심적 접근이 아닌 사람중심적 접근을 취하는 분석방법이다. 군집분석을 잘 활용하면 전체 집단이 대략 어떤 특성을 가진 사람으로 구성되었는지를 알 수 있다.
잠재프로파일 분석은 모형기반 군집분석의 일종으로 연속형 관찰변인을 분석의 대상으로 한다. 계층적 군집분석이나 K-평균 군집분석과 같은 전통적인 군집분석의 경우에는 군집의 수를 결정할 수 있는 통계적 기준이 제공되지 않는 반면에, 잠재프로파일분석은 모형에 기반을 두었기 때문에 AIC, BIC 혹은 ICL 등과 같은 정보준거지수(information criterion indices)를 이용할 수 있다.
잠재프로파일 분석은 K-평균 군집분석에 비하여 높은 정확도를 지닌 것으로 알려져 있으며, 부트스트랩 우도비 검증(BLRT)과 같은 특수한 형태의 우도비 검증(likelihood ratio test)을 통해 군집 수에 대한 통계적 유의성에 대한 정보를 제공할 수 있다는 장점을 지닌다. BLRT는 모수적 부트스트래핑 방법(parametric bootstrapping)을 적용한 것으로, k(대립가설)와 k-1(영가설) 간의 통계검증을 통해 계층 결과를 비교하여 k의 지지 여부(k-1의 기각여부)를 결정하는 확률값을 제공하고, 통계적으로 유의할 때 k(대립가설)를 지지한다. 이러한 과정에서 부트스트랩 표본의 반복생성을 통해 k-1 계층모형과 k 계층 모형에 대한 우도비에 대한 분포를 구하여 검증하는 방식이다(Nylund et al., 2007).
R에서 Mclust package를 이용하여 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis)을 실시하면
각 군집별 평균값을 제시해주는데 이를 그래프로 나타내면 아래와 같다.
개별적인 참가자가 어느 군집에 속하는지도 알 수 있으며, 모형을 산출해주기 때문에 이렇게 만들어진 모형에
특정 개인의 데이터를 투입하면 어느 군집에 속하는지 결과가 나온다.
잠재계층분석 프로그램 분석은 현재 spss에서는 할 수 없고 mplus 를 보통 사용한다.
나는 R의 Mclust package를 사용하는데 훨씬 편한 듯....