Ich habe noch nicht viel Erfahrung im Umgang mit R und benötige daher eure Hilfe.
Ich habe eine Latent Class Analyse mit Kovariaten durchgeführt. Wie ich die Anzahl der Cluster bestimme, habe ich verstanden.
Aber ich würde mir gerne die Mittelwerte für die Kovariaten anzeigen lassen.
Mein Code lautet:
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f1 <- as.formula(cbind(W1_Pfh, W1_Ls, W1_BeQR, W1_PDvs, W1_Bonus)~ SM_BeSu+SM_Serv)
LCA2 <- poLCA(f1, data=myData, nclass=4, maxiter = 3000)
Für die Kovariaten werden mir die Koeffizienten im Gruppenvergleich angezeigt (wenn ich das richtig verstanden habe):
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Fit for 4 latent classes:
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2 / 1
Coefficient Std. error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -147.19717 0.00710 -20740.086 0
SM_BeSu 34.81361 0.04985 698.392 0
SM_Serv -13.58097 0.08077 -168.138 0
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3 / 1
Coefficient Std. error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 75.38577 0.53868 139.945 0.000
SM_BeSu -10.95386 3.23173 -3.389 0.001
SM_Serv -1.10220 3.10577 -0.355 0.723
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4 / 1
Coefficient Std. error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 248.6073 0.01980 12553.392 0
SM_BeSu -11.3330 0.13892 -81.581 0
SM_Serv -37.5286 0.05903 -635.781 0
========================================================= Besteht außerdem die Möglichkeit einen neuen Datensatz zu generieren, in dem ersichtlich ist, welcher Proband welchem Cluster zugeordnet ist?
Bei MPlus geht das wohl, für R habe ich leider keinen Befehl gefunden.
Ich hoffe, dass ihr mir weiterhelfen könnt.
Vielen Dank schon einmal im Voraus!
