分类变量如何做结构方程模型分析呢？

分类变量如民族、家庭类型、营销方式、消费类型、动机类型等，如何应用到结构方程模型中呢？

情况1：当分类变量作为结果变量或因变量时，和一般的逻辑回归分析类似，Mplus等结构方程模型软件可以做二分类或多分类结果变量的模型分析。

情况2：当采用分类变量作为潜变量的测量指标，即潜变量的测量指标是分类变量时，要求分类变量是二分类变量或者有序等级分类变量，无序多分类变量不适合作为测量指标构建潜变量。在这种情况，在Mplus等软件中只需要将测量指标定义为Categorical尺度即可。

情况3：当多分类无序变量作为解释变量进入结构方程模型时，需要将其处理为虚拟变量或哑变量，然后纳入模型；二分类变量和有序等级变量无需做虚拟变量转换，可直接纳入模型。需要注意的是，Mplus也不能对分类解释变量进行分类变量定义。

情况4：存在某种关联或用于测量某种潜变量的分类变量，也可以进行潜在类别分析，生成分类潜变量，然后用分类潜变量进行分析。例如患者出现很多种临床症状（出现与否用0-1编码），此时要对这些症状单独分析的话会涉及很多变量或指标，分析比较繁琐和零散，不能把握全局，此时对这些症状进行潜类别分析可以得出若干潜在疾病类型，进而可以对这些疾病类型进行前因或后果分析。

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