Analisi delle classi latenti di variabili psicosociali. Modelli, metodi, applicazioni - 9788879164962

Analisi delle classi latenti di variabili psicosociali. Modelli, metodi, applicazioni: Il volume affronta uno dei principali sviluppi dell'approccio log-lineare all'elaborazione di tavole di contingenza: l'analisi delle classi latenti (Latent Class Analysis - LCA). I modelli della LCA trovano applicazione nello studio di variabili categoriche al fine di individuare possibili fattori non manifesti caratteristici delle relazioni tra tali variabili. Oltre al modello di base con una variabile latente, il volume tratta il caso di due e più variabili latenti. Nell'ambito di questo argomento sono presentati i temi della verifica della validità dei modelli, della stima e della standardizzazione dei parametri. Vengono affrontati inoltre la scelta dei modelli e l'approccio esplorativo/confermativo alla LCA. Sono prese in considerazione alcune estensioni particolarmente rilevanti del modello di base, utili in varie applicazioni: i modelli causali e quelli longitudinali, i metodi per il confronto intergruppi delle strutture latenti, la relazione tra LCA e latent trait analysis. Questo contributo, per la scelta degli argomenti presentati, per il metodo utilizzato nella spiegazione delle parti teoriche e per i numerosi esempi applicativi introdotti a scopo illustrativo, può costituire un utile riferimento per i ricercatori che intendono applicare ai loro dati le procedure della LCA, e può rappresentare uno strumento di studio per gli studenti che vogliano approfondire la loro conoscenza dei metodi di analisi di tavole di contingenza a livello latente.
The volume addresses one of the major developments of the log-linear approach to the development of contingency tables: latent class analysis (Latent Class Analysis-LCA). LCA models find application in the study of categorical variables in order to identify possible factors characteristic of relations between posters not those variables. In addition to the basic model with a latent variable, the book deals with the case of two and more latent variables. The scope of this topic are presented the issues of verification of the validity of prediction models, and standardization of the parameters. Discusses also the choice of models and exploratory approach/confirmatory to LCA. Some extensions are considered particularly relevant basic model, useful in different applications: causal models and longitudinal ones, methods for comparing intergroups latent structures, the relationship between LCA and latent trait analysis. This contribution, for the selection of topics presented to the method used in the explanation of the theoretical parts and numerous application examples introduced for illustration purposes only, can be a valuable reference for researchers who wish to apply to their data procedures of LCA, and may represent a tool for students who want to deepen their knowledge of methods of analysis of latent level contingency tables.