【カテゴリカルデータから集団の異質性をモデル化する】
潜在クラス分析は、観測データの背後にある「見えない集団構造」を明らかにする強力な統計手法であり、社会科学、教育学、医学、公衆衛生学、マーケティングなど幅広い分野で活用されている。本書は、潜在クラス分析の古典的名著として知られるMcCutcheonの原著をもとに、理論的基盤から実証的応用までを一貫した枠組みで平易に解説したものである。モデルの前提、識別性、推定、モデル選択といった本質的な論点を丁寧に扱い、分析結果の解釈における注意点も具体例を通じて示している。
また、訳者補遺では近年の分析環境の進展を踏まえ、R、JMP、Latent Goldによる実装例にも触れており、理論と実践の橋渡しを意識した構成となっている。潜在クラス分析を「使える」だけでなく「理解して使う」ための基盤を習得できる一冊。

［原著］Latent Class Analysis, Sage Publicatations, Inc., 1987