Latent Class Analyse

Die latente Klassenanalyse (engl. latent class analysis) ist ein Klassifikationsverfahren, mit dem Fälle oder Variablen in homogene Subgruppen zugeordnet werden. Im Gegensatz zu deterministischen Clusterverfahren (z.B. k-means etc.) erfolgt eine probabilistische Zuordnung zu einer Klasse, d.h. es wird eine Wahrscheinlichkeit ermittelt, mit der eine Person (oder Beobachtungseinheit) einer Klasse zuzuordnen ist. 

Das Training demonstriert an praktischen Beispielen rechnergestützt die Durchführung einer latenten Klassenanalyse. Zuerst werden theoretische Grundlagen vermittelt, dann die Umsetzung in einer geeigneten Software erprobt. Schließlich werden Fallstricke und Probleme aufgezeigt und Lösungsansätze diskutiert

Agenda

Theoretische Grundlagen der latenten Klassenanalyse

Anwendungsbeispiele

Umsetzung im Softwarepaket (z.B. R oder andere)

Fallstudie I 

Probleme und Lösungsansätze in der praktischen Umsetzung

Fallstudie II

Diskussion