潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用

作者：殷畅; 武振宇; 郑雪莹^*

来源：中国卫生统计, 2022, 39(04): 538-541.

• 潜在类别混合模型
• 纵向数据
• 轨迹分析

目的 介绍潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用。方法 以一项限制能量摄入的随机对照临床试验为例，应用潜在类别混合模型进行轨迹分析，结合贝叶斯信息准则、平均后验概率及高后验概率个体所占比例判断最佳轨迹数目及形状。结果 四组三次模型最优，人群分为四类减重模式：高体重快速减重组、低体重快速减重组、高体重缓慢减重组及对照组。结论 潜在类别混合模型既能识别群体中的异质性，又能考虑到类别内个体发展轨迹，有望广泛应用于纵向数据的处理分析。