Latent variable model (original) (raw)
Ein latentes Variablenmodell beschreibt den Zusammenhang zwischen beobachtbaren (oder manifesten) Variablen und dahinter liegenden latenten Variablen. Die Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodellierungen sind die bekanntesten Verfahren im Rahmen der latenten Variablenmodelle. Ein Beispiel für eine latente Variable ist die Intelligenz. Sie kann nicht direkt gemessen werden, aber aus einer Vielzahl von Testergebnissen (den beobachtbaren Variablen) können eine oder mehrere hinter den Testergebnissen liegende latente Variablen (Intelligenz) extrahiert werden.
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| dbo:abstract | Ein latentes Variablenmodell beschreibt den Zusammenhang zwischen beobachtbaren (oder manifesten) Variablen und dahinter liegenden latenten Variablen. Die Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodellierungen sind die bekanntesten Verfahren im Rahmen der latenten Variablenmodelle. Ein Beispiel für eine latente Variable ist die Intelligenz. Sie kann nicht direkt gemessen werden, aber aus einer Vielzahl von Testergebnissen (den beobachtbaren Variablen) können eine oder mehrere hinter den Testergebnissen liegende latente Variablen (Intelligenz) extrahiert werden. (de) A latent variable model is a statistical model that relates a set of observable variables (also called manifest variables or indicators) to a set of latent variables. It is assumed that the responses on the indicators or manifest variables are the result of an individual's position on the latent variable(s), and that the manifest variables have nothing in common after controlling for the latent variable (local independence). Different types of the latent variable models can be grouped according to whether the manifest and latent variables are categorical or continuous: The Rasch model represents the simplest form of item response theory. Mixture models are central to latent profile analysis. In factor analysis and latent trait analysis the latent variables are treated as continuous normally distributed variables, and in latent profile analysis and latent class analysis as from a multinomial distribution. The manifest variables in factor analysis and latent profile analysis are continuous and in most cases, their conditional distribution given the latent variables is assumed to be normal. In latent trait analysis and latent class analysis, the manifest variables are discrete. These variables could be dichotomous, ordinal or nominal variables. Their conditional distributions are assumed to be binomial or multinomial. Because the distribution of a continuous latent variable can be approximated by a discrete distribution, the distinction between continuous and discrete variables turns out not to be fundamental at all. Therefore, there may be a psychometrical latent variable, but not a psychological psychometric variable.Give example of "psychometrical latent variable" and "psychological psychometric variable" (en) Um modelo de variável latente é um modelo estatístico que relaciona um conjunto de variáveis observáveis (as chamadas variáveis manifestas ) a um conjunto de variáveis latentes. Supõe-se que as respostas sobre os indicadores ou variáveis manifestas são o resultado da posição de um indivíduo sobre a (s) variável (s) latente (s), e que as variáveis manifestas não têm nada em comum após o controle da variável latente ( independência local). Diferentes tipos do modelo de variáveis latentes podem ser agrupados de acordo com se as variáveis manifestas e latentes são categóricas ou contínuas: O modelo Rasch representa a forma mais simples da teoria da resposta a itens. Os modelos de misturas são centrais para a análise de perfis latentes. Na análise fatorial e análise de traços latentes, as variáveis latentes são tratadas como variáveis contínuas normalmente distribuídas, e na análise de perfil latente e análise de classe latente a partir de uma distribuição multinomial. As variáveis manifestas na análise fatorial e na análise do perfil latente são contínuas e, na maioria dos casos, sua distribuição condicional, dadas as variáveis latentes, é considerada normal. Na análise de traços latentes e na análise de classes latentes, as variáveis manifestas são discretas. Essas variáveis podem ser variáveis dicotômicas, ordinais ou nominais. Suas distribuições condicionais são consideradas binomiais ou multinomiais. Como a distribuição de uma variável latente contínua pode ser aproximada por uma distribuição discreta, a distinção entre variáveis contínuas e discretas acaba por não ser fundamental. Portanto, pode haver uma variável latente psicométrica, mas não uma variável psicométrica psicológica. Recentemente, DSDs e Modelagem de Variáveis Latentes foram aplicados pela primeira vez à otimização de um procedimento de extração para analisar compostos alvo presentes em amostras de vinho. A modelagem de variáveis latentes pode ser uma ferramenta relevante para a otimização de técnicas analíticas, contribuindo para a implementação de protocolos de otimização mais rigorosos, sistemáticos e mais eficientes. (pt) |
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| dbp:reason | Not clear how a "psychometrical latent variable" is different from "psychological psychometric variable". (en) |
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