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還可以將協變量包括在模型中，以改進對分段的描述/預測。

通過這種方式，Latent GOLD的因子模塊與傳統因子分析相比具有以下幾個優勢：
? 解決方案可立即解釋，不需要流轉
? 假設因子是有序的而不是連續的
? 估算因子得分*額外假設
? 觀察到的變量可以是標稱、序數、連續或計數或這些變量的任意組合
LC回歸與增長
在同質的群體中，回歸模型用于預測因變量作為預測變量的函數。
Latent GOLD可以通過包含分類潛在變量來估計異質群體中的回歸模型。該潛在變異體的每個類別代表具有相同回歸系數的同質亞群體（片段）。
可以使用信息性診斷統計信息來查看是否需要多個模型。
每個案例可能包含多個記錄（重復測量的回歸）以估計LC增長或Event History模型。


LC回歸與增長
在同質的群體中，回歸模型用于預測因變量作為預測變量的函數。
Latent GOLD可以通過包含分類潛在變量來估計異質群體中的回歸模型。該潛在變異體的每個類別代表具有相同回歸系數的同質亞群體（片段）。
可以使用信息性診斷統計信息來查看是否需要多個模型。
每個案例可能包含多個記錄（重復測量的回歸）以估計LC增長或Event History模型。
根據因變量尺度類型估計合適的模型: 
? 連續 - 線性回歸（具有正態分布的殘差）
? 二分法（為名稱、序數或二項式計數） - 二元邏輯回歸
? 名義上的（**過2個級別） - 多項邏輯回歸
? 序數（**過2個有序等級） - 相鄰類別序數邏輯回歸
? 計數：對數線性泊松回歸
? 二項式計數：二項邏輯回歸模型
除了使用預測因子來估計每個類的回歸模型之外，還可以協變量來細化類描述，并將案例分類為適當的潛在類。
Step3模塊
執行潛在類分析后，您可能希望調查類成員與外部變量之間的關系。一種流行的三步法是首先估計感興趣的潛在類別模型（步驟1），然后使用他們的后驗類別屬性概率將個體分配給潛在類別（步驟2），然后調查的類成員與外部變量之間的關聯（第3步）。
在步驟2中，在將個體分配給潛在類別時會引入分類錯誤。與外部變量關聯的估計值需要針對分類錯誤進行修正，以防止向下偏差（Bolck，Croon和Hagenaars，2004）。Step3模塊執行兩個偏差調整程序（Vermunt，2010）。
Step3模塊可以與預測類成員關系的外部變量（協變量選項）一起使用，也可以與類成員關系預測的外部變量（依賴選項）一起使用。這兩種類型的外部變量也分別稱為伴隨變量和遠端結果。
Latent GOLD Basic 
Step3 Module. (See Tutorials) After developing a segmentation model (Step 1), and classifying cases (Step 2), you can now use the latent class segments in followup analyses with the new Step3 module. 
Get exact equation for scoring new cases 
Properly adjust for misclassification error 
Predict classes from exogenous variables 
Predict exogenous variables from classes

CFactors可用于*連續潛在變量模型，如因子分析、項目反應理論模型、潛在特質模型和具有連續隨機效應的回歸模型。CFactors可以包含在LC聚類、DFactor或LC回歸模型中。
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