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。
もくじ情報：第１章　はじめに：潜在変数の論理的意味づけ；第２章　潜在クラス分析；第３章　カテゴリカル潜在変数の推定；第４章　応答パターンに基づく尺度構成；第５章　多群間での潜在構造の同時比較；第６章　結論

古田　裕亮(フルタ　ヒロアキ)
２０２３年　慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科博士課程　修了。現在　恩賜財団済生会神奈川県病院、済生会保健・医療・福祉総合研究所、慶應義塾大学ＳＦＣ研究所。博士（医療マネジメント学）。専門　医療データサイエンス、公衆衛生学、保健統計学、医療マネジメント学、リハビリテーション