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    1異質性分析概說
    1.1 前言:異質的世界
    1.2 異質性的意義
    1.3 異質性的分析策略
    1.4 潛在變數的混合與群尺光譜
    1.5 分析軟體
    2類別資料的機率運算
    2.1 機率原理
    2.2 機率與概似運算
    2.3 機率的閾值運算
    2.4 對數線性模式
    3潛在類別分析原理
    3.1 LCA 的模型設定
    3.2 LCA 的參數
    3.3 LCA 分類
    3.4 LCA 的Mplus 分析範例
    4參數估計與模式評估
    4.1 LCA 的參數估計
    4.2 模式適配評鑑
    4.3 訊息準則
    4.4 解釋力評估策略
    4.5 分類診斷策略
    5參數設限與多群組分析
    5.1 LCA 的限定模式
    5.2 設限模型範例
    5.3 多群組分析
    6潛在剖面分析
    6.1 前言
    6.2 LPA 的統計原理
    6.3 LPA 的範例分析
    7潛在轉移分析
    7.1 前言
    7.2 LTA 的統計原理
    7.3 LTA 的範例說明
    7.4 動靜者模式
    7.5 隨機截距模式
    8潛在類別輔助模式
    8.1 前言
    8.2 輔助模式的分析策略
    8.3 輔助模式的統計原理
    8.4 潛在類別迴歸
    8.5 潛在類別變異數分析
    8.6 潛在類別列聯表分析
    8.7 迴歸輔助模式
    8.8 羅吉斯迴歸輔助模式
    9結語
    9.1 前言:0 與1 之間
    9.2 再論:類別與連續之別
    9.3 展望:深耕與擴展
    附錄A Mplus 使用指南
    附錄B χ2 分配
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