Zusammenfassung
Die Latent Structure Analysis (LSA) von LAZARSFELD wird hier im wesentlichen für den wichtigen Spezialfall der Latent Class Analysis (LCA) vorgestellt. Ziel der LSA ist es, nicht direkt zu beobachtende latente Variablen aufzufinden, die den Zusammenhang der manifesten Variablen erklären. Von diesem Ansatz her besteht eine Parallele zur Faktorenanalyse. Speiziell die LCA kann jedoch auch als nicht metrische Clusteranalyse aufgefaßt werden.
Die Modell-Parameter der LCA stellen Wahrscheinlichkeiten dar. Bei einigen Schätzverfahren tritt das Problem unzulässiger Schätzwerte auf. Voraussetzung für eine sinnvolle Anwendung der ML-Schätzer ist eine ausreichende Fallzahl. Durch eine zu große Fallzahl können jedoch bei einem Anpassungstest Signifikanz-Probleme auftreten.
Der Vergleich der aktuellen Schätzverfahren zeigt, daß ein modifiziertes Chi-Quadrat-Minimum-Schätzverfahren von MOOIJAART für die Anwendung gute Eigenschaften verspricht. Es werden hierbei nur Randhäufigkeiten bis zu einer bestimmten Ordnung berücksichtigt.
Abschließend wird anhand einer Studie das Ergebnis einer LCA nach MOOIJAART interpretiert. Hinweise auf neu erscheinende Arbeiten über die Anwendung der LCA bei größeren Studien werden gegeben.
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Literatur
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Krauss, F. (1980). Latent Structure Analysis. In: Victor, N., Lehmacher, W., van Eimeren, W. (eds) Explorative Datenanalyse. Medizinische Informatik und Statistik, vol 26. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-81515-7_13
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