使用TidyLPA软件包为潜在的特征分析选择正确的参数设置

如何解决使用TidyLPA软件包为潜在的特征分析选择正确的参数设置

我正在为要运行的LPA选择正确的参数设置（使用R中的TidyLPA软件包）。我一直在阅读，但是我对正确的前进方向感到困惑，并希望避免朝错误的方向前进。我是该领域的新手，所以如果我问一个愚蠢的问题，请多多包涵。

我在TidyLPA软件包（https://data-edu.github.io/tidyLPA/articles/Introduction_to_tidyLPA.html）的描述中阅读了以下信息：

型号规格

除了配置文件的数量（使用n_profiles参数指定）外，还可以根据是否以及如何估算变量方差和协方差来指定模型。

通过将参数传递给方差和协方差参数来指定模型。这些参数的可能值为：

方差：“相等”和“变化” 协方差：“可变”，“相等”和“零” 如果未为其指定任何值，则将方差限制为在各个类中相等，并且协方差固定为0（指标的条件独立性）。

这些参数允许指定四个模型：

均等方差和协方差固定为0（模型1） 固定为0的变化方差和协方差（模型2） 等方差和等方差（模型3） 变化方差和变化的协方差（模型6）

我的研究背景（社会科学）。使用以下命令运行分析：

• 3个指标
• 预计是相关的（基于文献）
• 无法对指标的分布做出明确的声明

所以我的问题是：

1. 我们可以设置参数化先验吗（我想要这样）？ 如果是这样，最好的方法是什么（方差=相等，协方差=相等？）？我们需要事先做一些测试吗？
2. 或者运行具有不同参数化的模型并选择正确的模型（从而预先“忽略”参数化？）会更好。

衷心希望您能提供帮助，并防止我走错方向！

最诚挚的问候，罗斯