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Agincourt健康和人口监测系统自2001年以来每年进行一次家庭资产调查，以量化南非东北部农村人口的家庭社会经济地位。调查包含二进制、序数和名词性项目。在缺乏收入或支出数据的情况下，通过根据家庭资产状况将其分为同质组来探索和描述研究人群中的社会经济地位。
基于潜在变量模型，提出了一种基于模型的Agincourt家庭聚类方法。在建模二元或有序项目的情况下，使用项目反应理论模型。对于名义调查项目，使用了与多项式概率模型性质类似的因子分析模型。这两种模型类型都有一个潜在的变量结构——利用这种相似性，并将这些模型组合起来，生成一个能够处理混合数据类型的混合模型。此外，混合模型的混合被视为在混合二进制、有序和标称响应数据的背景下提供聚类能力。该模型被称为混合数据因子分析仪（MFA-MD）。
MFA-MD模型应用于调查数据，将Agincourt家庭分为同质组。该模型在贝叶斯范式中使用马尔可夫链蒙特卡罗算法进行估计。直观的分组结果，提供了对阿金库尔地区不同社会经济阶层的洞察力。
达米安·麦克帕兰。 伊索贝尔·克莱尔·戈姆利。 泰勒·H·麦考密克。 塞缪尔·克拉克。 乔齐瓦·怀特森·卡布杜拉。 马克·科林森（Mark A.Collinson）。 “根据南非家庭的资产状况，使用潜在变量模型对其进行聚类。” 附录申请。斯达。 8 (2) 747 - 776, 2014年6月。 https://doi.org/10.1214/14-AOAS726
