潜在クラス分析 (LCA: latent class analysis) 機能というのは、観測不能でかつカテゴリカルな(離散的な)潜在変数を想定することによって集団内のグルーピング構造を顕在化させ、よりデータに即した分析を可能にする技術です。Stata15ではこのLCAの機能が
構造方程式モデリング (SEM: structural equation modeling) の枠組みの中に組み込まれました。Math工房では今回、LCAに関連した記述とその用例を日本語化し、CS版解説書
SE001: [SEM編] 構造方程式モデリング Vol-1
SE003: [SEM編] 構造方程式モデリング Vol-3
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