诚信代理 LATENT GOLD软件版本

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The Step3 module can be used with external variables predicting the class membership (Covariate option) or with external variables which are predicted by the class membership (Dependent option). These two types of external variables are also referred to as concomitant variables and distal outcomes, respectively.

Group-level variation may also be accounted for by specifying group-level latent classes (GClasses) and/or group-level CFactors (GCFactors). In addition, when 2 or more GClasses are specified, group-level covariates (GCovariates) can be included in the model for improved description/ prediction.

Latent Markov/过渡模块 
Latent Markov模型是标准潜在类模型的一种流行纵向数据变体;它实际上是一种潜在类集群模型，允许个体在不同的测量场合之间切换集群。
群集现在称为潜在状态。Latent Markov模型也称为潜在转换模型。
Latent GOLD实现了更通用的混合潜在Latent Markov模型，其中允许不同的潜在类具有不同的转移概率。
连续潜在变量(CFactors)
CFactors可用于连续潜在变量模型，例如因子分析、项目响应理论模型、潜在特征模型和具有连续随机效应的回归模型。CFactors可以包含在任何LC 集群，DFactor或LC回归模型中。
如果包含，则有关CFactor效果相关的其他信息将显示在参数输出中，以及标准分类、ProbMeans和分类统计输出中的CFactor分数中。
多层次模型
此选项用于LC集群，DFactor或LC回归模型的多级扩展，该模型不仅可以在案例级别解释异质性，而且可以在组级别上解释异质性。
也可以通过组级潜在类（GClasses）和/或组级CFactors（GCFactors）来说明组级变化。此外，当2个或更多GClasses时，可以在模型中包括组级协变量（GCovariates）以改进描述/预测。
多级选项还可用于参数或非参数随机效应回归模型，或同时开发组级和单个级段。
复杂样本数据的调查选项
两个重要的调查抽样设计是分层抽样——分层内抽样案例，以及两阶段集群抽样—— 初级抽样单位（PSU）内的抽样和随后对所选PSU内的案例抽样。此外，可能存在采样权重。
在计算与参数估计相关的标准误差和相关统计数据时，调查选项考虑了抽样设计和抽样权重，并估计“设计效果”。

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