混合模型统计工具箱 LPA·LCA（免费）
Introduction
免费、本机运行的潜在剖面分析（LPA）与潜在类别分析（LCA）工具，输入 CSV/Excel/.dat，含 Python API（lpa_core.api.analyze）与 result.json 的 JSON Schema、一键流水线 workflow、已知真值模拟数据 simulate、bootstrap 置信区间 uncertainty、CI 覆盖率验证 coverage、Monte Carlo 样本量规划 power。先做数据筛查（反向计分、Cronbach's α、EFA/KMO、Mahalanobis 异常值、缺失模式），检查数据并建议用 LPA 还是 LCA，枚举 K=1–10，缺失数据按 FIML 处理，比较 AIC/BIC/aBIC/ICL/熵/LMR/BLRT，输出个体类别归属、R3STEP 三步法协变量分析、多种子/多设定/K±1/完整样本的稳定性核验（ARI）、论文级 HTML/DOCX 报告与 Mplus .inp 语法（LPA），并对结果目录做一致性审计、对论文草稿做数字/结构/结论强度核对。全部计算在本机完成：无账号、无网络调用、无遥测。不适用于：多层/加权/嵌套数据、纵向 LTA/GMM、SEM/CFA、PROCESS 中介调节、PLS-SEM、fsQCA、BCH 远端结局——这些请改用专用工具或 mplus-lpa/mplus-sem。Use for 潜在剖面分析, 潜在类别分析, 分型, 人群分类, 反向计分, 信度, EFA, 数据筛查, 稳定性检验, 论文一致性核对, 模拟数据, 置信区间, bootstrap, 覆盖率, 样本量规划, 功效分析, power analysis, sample size, coverage, 一键流水线, Python API, 类别预测变量, latent profile, latent class, mixture model, class enumeration, profile naming, result verification, manuscript consistency, or reproducing/checking an Mplus enumeration table.
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