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LatentGOLD是一套强大的潜在类别(latent class)和有限混合(finite mixture)程序包，包含单独的模块来估计3种不同的模型结构，潜在聚类模型(LC Cluster models)、离散型因子模型(DFactor models)和潜在类别的回归模型(LC Regression models)，这在有些不同的应用领域中很有用。
1、为分析选择变量。选择并将变量移动到适当的目标列表框中，并指定缩放类型。
2、指定模型中选择的每个变量的每个不同类别、值和/或标签，并应用各种一致性检查。
3、如果你没有特别的请求，在估计你的模型之前，程序会自动执行一个文件扫描。
4、指定模型的选择。为变量指定刻度类型，应用任何参数限制
5、在指定了变量之后，默认情况下程序会为您选择选项。
6、估计模型并交互地查看结果。结果在查看器窗口中以文本和图形形式显示。
7、可以使用选项以各种方式自定义输出。
标签： LatentGOLD 统计分析
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