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Hwang、Heungsun;Wayne S·Desarbo。;Yoshio Takane

模糊聚类广义结构成分分析。 （英语） Zbl 1286.62107号

心理测量学 72，第2期，181-198（2007）.
摘要：广义结构组件分析（GSCA）最近由引入H.Hwang（黄哲伦）和Y.塔卡内[“广义结构成分分析”，《心理测量学》69，第1期，81–99页（2004年；doi:10.1007/BF02295841)]作为一种基于组件的方法，用于包含潜在变量的路径分析。GSCA的参数是通过汇集受访者的数据来估算的，隐含的假设是他们都来自一个单一的同质群体。然而，正如许多研究领域的不同研究人员所实证证明的那样，当调查对象存在异质性时，这种汇总分析往往会掩盖数据的真实结构。本文将GSCA推广到模糊聚类框架，以解释潜在的群体级响应者异质性。开发了交替最小二乘法，并对参数估计进行了技术描述。对合成数据进行了小规模蒙特卡罗研究，以比较所提方法和现有方法的性能。此外，还介绍了美国西北部城市地区青少年饮酒的实证应用，以说明该方法的有效性。最后，为未来的研究提供了一些方向。

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第62页，共15页 统计学在心理学中的应用

关键词：

广义结构元分析;模糊聚类;受访者异质性;交替最小二乘法;潜在曲线模型;饮酒

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\textit{H.Hwang}等人，《心理测量学》72，第2期，181--198（2007；Zbl 1286.62107）
全文： 内政部

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