Latent Class Profile Analysis with Three-Step Approach
세 단계 접근법을 활용한 잠재계층프로파일분석
- 주제(키워드) Latent Class Profile Analysis , Three-Step Approach , Longitudinal Data Analysis , Adjustment for classification errors , Covariate Effects
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 정환
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 대학원 통계학과
- 원문페이지 46 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000291554
- UCI I804:11009-000000291554
- DOI 10.23186/korea.000000291554.11009.0001883
- 본문언어 영어
초록/요약
잠재계층프로파일분석 (Latent Class Profile Analysis) 은 시간에 따른 개인의 잠재 클래스 멤버십 변화와 순차적 패턴을 기반으로 하위 그룹을 식별하고 행동 발달 경로를 추적하는 데 적합한 분석 기법이다. 본 연구에서는 LCPA에 세 단계 접근법을 적용하여 프로파일 할당 과정에서 발생하는 분류 오류를 효과적으로 보정하고 공변량이 잠재 프로파일에 미치는 영향을 분석하였다. 세 단계 접근법을 활용한 잠재계층프로파일분석은 다음과 같은 단계로 구성된다. 먼저, 공변량을 포함하지 않은 LCPA 모델을 추정한다. 이후, 사후 확률에 기반하여 각 개인을 특정 잠재 프로파일에 할당하고, 할당 과정에서 발생하는 분류 오류를 계산한다. 마지막으로, 계산된 분류 오류를 반영하여 잠재 프로파일과 공변량 간의 관계를 추정한다. 실제 데이터를 활용한 분석에서는 National Longitudinal Survey of Youth 1997 (NLSY97) 데이터를 사용하여 청소년 음주 행동의 시간적 변화를 분석하였다. 이를 통해 비음주 상태를 유지하는 그룹, 적정 음주로 전환된 그룹, 그리고 과음으로 전환된 그룹의 세 가지 프로파일이 도출되었다. 도출된 프로파일은 시간 경과에 따른 음주 행동의 변화를 효과적으로 설명하며, 공변량이 각 프로파일에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구는 기존의 편향 조정된 세 단계 접근법을 잠재계층프로파일분석에 적용함으로써, 분류 오류를 고려하여 잠재 프로파일과 공변량 간의 관계를 신뢰성 있게 분석할 수 있음을 확인하였다.
more초록/요약
Latent Class Profile Analysis (LCPA) is an analytical technique suitable for identifying subgroups and tracking behavioral development trajectories based on sequential patterns and changes in individuals’ latent class membership over time. This study applied a Three-Step Approach to LCPA to effectively correct classification errors occurring during profile assignment and to analyze the impact of covariates on latent profiles. The Three-Step Approach for LCPA is composed of the following stages. First, an LCPA model is estimated without including covariates. Second, individuals are categorized into specific latent profiles in reference to posterior probabilities, and classification errors during the assignment process are calculated. Finally, the calculated classification errors are incorporated to assess how latent profiles relate to covariates. For the real data application, the National Longitudinal Survey of Youth 1997 (NLSY97) dataset was used to observe temporal changes in adolescent drinking behaviors. This analysis identified three latent profiles: a group that maintained a non-drinking status, a group transitioning to moderate drinking, and a group transitioning to binge drinking. These profiles effectively described changes in drinking behaviors over time and allowed for an evaluation of the impact of covariates on each profile. This study confirmed that applying the existing bias-adjusted Three-Step Approach to LCPA allows for a reliable analysis of the relationship between latent profiles and covariates by taking classification errors into account.
more목차
Abstract i
국문초록 iii
Table of Contents v
List of Tables vii
List of Figures viii
1. Introduction 1
2. Model Structure 4
2.1 Extensions of LCA for Longitudinal Data 4
2.2 Latent Class Profile Analysis 5
3. Parameter Estimation 8
3.1 STEP 1: Latent Class Profile Measurement Model without Covariates 9
3.2 STEP 2: Estimation of Class Membership and Classification Error 11
3.3 STEP 3: Latent Class Profile Structural Model with Covariate Effects 13
4. Simulation Study 15
4.1 Design 15
4.2 Results 18
5. Data Application 22
5.1 Data Description 22
5.2 Three-Step Approach 24
5.2.1 STEP 1: Estimate Latent Class Profile Measurement Model 24
5.2.2 STEP 2: Class Membership and Classification Error 28
5.2.3 STEP 3: Estimate Latent Class Profile Structural Model 29
6. Conclusion 32
Reference 34
