Advances in Latent Class Analysis: A Festschrift in Honor of C. Mitchell Dayton
Qu'est-ce que l'analyse des classes latentes ? Si vous aviez posé cette question il y a trente ou quarante ans, vous auriez obtenu une réponse différente de celle d'aujourd'hui.
À l'époque de sa création, l'analyse des classes latentes était principalement considérée comme une technique d'analyse des données catégorielles, souvent présentée comme un modèle d'analyse factorielle dans lequel les indicateurs des variables mesurées et les variables latentes sous-jacentes sont tous deux catégoriels. Aujourd'hui, cependant, elle s'inscrit dans un cadre beaucoup plus large de modélisation de mélange et de diagnostic, intégrant des variables mesurées et latentes qui peuvent être catégoriques et/ou continues, et où les classes latentes servent à définir les sous-populations pour lesquelles de nombreux aspects du modèle focal de variables mesurées et latentes peuvent différer.
Pour que l'analyse des classes latentes fasse ces bonds en avant, il a fallu des contributions méthodologiques, certes, mais aussi didactiques. C. Mitchell « Chan » Dayton, de l'université du Maryland, a été l'un des leaders sur ces deux fronts.
Ses travaux sur l'analyse des classes latentes, qui s'étendent sur plusieurs décennies, ont permis à la méthode de se développer et d'atteindre son potentiel actuel. Le présent volume de la série du Center for Integrated Latent Variable Research (CILVR) reflète la diversité de l'analyse des classes latentes aujourd'hui, en célébrant les travaux liés aux contributions remarquables de Chan, rendus possibles par elles et inspirés par elles, et en signalant l'avenir encore plus passionnant à venir.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)