analisis kelas laten (LCA)
latent class analysis (LCA)
Ringkasan Singkat
Metode statistik untuk mengidentifikasi kelompok tersembunyi (kelas laten) dari individu-individu berdasarkan pola jawaban dalam data kategorikal.
Analisis kelas laten (LCA) adalah teknik pemodelan statistik yang digunakan untuk mengelompokkan unit observasi ke dalam subkelompok yang tidak teramati secara langsung atau bersifat laten. Tidak seperti analisis faktor yang menangani variabel kontinu, LCA dirancang khusus untuk data kategorikal atau nominal. Misalnya, peneliti dapat menggunakan LCA untuk mengidentifikasi tipe-tipe perilaku kecanduan berdasarkan daftar gejala yang muncul atau tidak muncul pada pasien.
Hasil dari LCA adalah probabilitas keanggotaan kelas, yang memungkinkan peneliti untuk mengatakan bahwa seorang individu memiliki peluang tertentu untuk masuk ke dalam kelompok 'gejala berat' atau 'gejala ringan'. Metode ini sangat populer dalam psikologi klinis dan epidemiologi untuk mengembangkan tipologi diagnosis yang lebih akurat dari sekadar pengamatan kasar.
Referensi Yang Bisa Anda Gunakan
- McCutcheon, A. L. (1987). Latent Class Analysis.
- APA Dictionary of Psychology
Peringatan Sitasi Akademik
Halaman ini disusun murni sebagai alat bantu pemahaman awal. Dilarang keras mengutip halaman ini sebagai sitasi utama dalam karya ilmiah atau tugas akhir. Silakan gunakan literatur primer yang tercantum pada daftar pustaka.