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本文是潜变量文章第5篇。

大家是不是手头有的数据都是一堆定量数据（年龄、血压、血脂、血糖、BMI……），如果按照正常写文章的套路，只要这些不是自变量因变量，就只能出现在表1里统计描述里，没有了其他价值。

所以，能不能换一个思路，重新利用起来这些数据呢？

假如我根据这些数据将人群分类了呢？

那我就可以得到年轻亚健康组（年纪小但有三高）；身体健康组（年纪大但没有三高）；老年亚健康组（年纪大有三高）。根据这个分类，是不是又可以产出一篇文章啦！

按照常规套路，应该先介绍一下潜变量、显变量之类的，但是弯弯绕绕一大堆也不太理解，本文就去掉定义，你就只需要知道：

潜在剖面模型：针对横断面数据，把多个定量数据变为几个分类，也就是把人群重新分组，然后接下去该用logsitic/线性等统计方法就该用哪种统计方法来分析。

至于具体是几分类，数据放进去，代码跑出来的结果自然会告诉你！

一、文献案例介绍

今天要介绍简单的中文文献。

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1.1 文章介绍

我们略过其他的，直接看关于潜在剖面模型的重点。文章是根据短视频成瘾量表的四个维度得分，也就是4个定量数据在来把人群分类。

1.2 统计学方法

这里讲了每个指标的情况，也就是用这些指标来判断具体分几个剖面（分几类）

①赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和校正后aBIC的值越小，则模型的拟合越好;

②LMR和BLRT两个指标的P