Модель скрытой переменной
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Модель скрытых переменных — это статистическая модель , которая связывает набор наблюдаемых переменных (также называемых манифестными переменными или индикаторами ). [1] набору скрытых переменных .
Предполагается, что ответы на индикаторы или манифестные переменные являются результатом позиции индивидуума по скрытой переменной(ам) и что манифестные переменные не имеют ничего общего после контроля скрытой переменной ( локальная независимость ).
Различные типы моделей скрытых переменных можно сгруппировать в зависимости от того, являются ли манифестные и скрытые переменные категориальными или непрерывными: [2]
| Переменные манифеста | ||
|---|---|---|
| Скрытые переменные | Непрерывный | Категорический |
| Непрерывный | Факторный анализ | Теория ответа на предмет |
| Категорический | Анализ скрытого профиля | Скрытый классовый анализ |
Модель Раша представляет собой простейшую форму теории реагирования на предмет. Модели смесей играют центральную роль в анализе скрытого профиля.
В факторном анализе и анализе скрытых черт [примечание 1] скрытые переменные рассматриваются как непрерывные нормально распределенные переменные, а в анализе скрытого профиля и анализе скрытых классов - как полиномиальное распределение . [4] Явные переменные в факторном анализе и скрытом профильном анализе непрерывны, и в большинстве случаев их условное распределение с учетом скрытых переменных предполагается нормальным. В анализе скрытых признаков и анализе скрытых классов манифестные переменные дискретны. Эти переменные могут быть дихотомическими, порядковыми или номинальными переменными. Их условные распределения предполагаются биномиальными или полиномиальными.
Поскольку распределение непрерывной скрытой переменной можно аппроксимировать дискретным распределением, различие между непрерывными и дискретными переменными оказывается вообще не принципиальным. [ нужна ссылка ] Следовательно, может существовать латентная психометрическая переменная, но не психологическая психометрическая переменная.
См. также
[ редактировать ]- Подтверждающий факторный анализ
- Скрытая модель Маркова
- Частичное моделирование пути методом наименьших квадратов
- Моделирование структурными уравнениями
Примечания
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Модели со скрытыми переменными» . Статистика.com: курсы по науке о данных, аналитике и статистике . Архивировано из оригинала 1 ноября 2022 г. Проверено 1 ноября 2022 г.
- ^ Бартоломью, Дэвид Дж .; Стил, Фиона ; Мустаки, Ирини; Гэлбрейт, Джейн И. (2002). Анализ и интерпретация многомерных данных для социологов . Чепмен и Холл/CRC. п. 145. ИСБН 1-58488-295-6 .
- ^ Юберсакс, Джон. «Анализ скрытых признаков и модели теории реагирования на предметы (IRT)» . Джон-Uebersax.com . Архивировано из оригинала 1 ноября 2022 г. Проверено 1 ноября 2022 г.
- ^ Эверитт, бакалавр наук (1984). Введение в модели со скрытыми переменными . Чепмен и Холл. ISBN 0-412-25310-0 .
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Скрондал, Андерс; Рабе-Хескет, София (2004). Обобщенное моделирование скрытых переменных . Чепмен и Холл. ISBN 1-58488-000-7 .