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Causal Inference in Latent Class Analysis

机译：潜在类别分析中的因果推论

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The integration of modern methods for causal inference with latent class analysis (LCA) allows social, behavioral, and health researchers to address important questions about the determinants of latent class membership. In this article, 2 propensity score techniques, matching and inverse propensity weighting, are demonstrated for conducting causal inference in LCA. The different causal questions that can be addressed with these techniques are carefully delineated. An empirical analysis based on data from the National Longitudinal Survey of Youth 1979 is presented, where college enrollment is examined as the exposure (i.e., treatment) variable and its causal effect on adult substance use latent class membership is estimated. A step-by-step procedure for conducting causal inference in LCA, including multiple imputation of missing data on the confounders, exposure variable, and multivariate outcome, is included. Sample syntax for carrying out the analysis using SAS and R is given in an appendix.
机译：现代因果推理方法与潜在类分析（LCA）的集成，使社会，行为和健康研究人员能够解决有关潜在类成员资格决定因素的重要问题。在本文中，论证了2种倾向评分技术，即匹配和倾向倾向加权，用于在LCA中进行因果推断。这些技术可以解决的不同因果问题都经过仔细描述。提出了基于1979年全国青年纵向调查的数据进行的经验分析，其中将大学入学作为暴露（即治疗）变量进行检查，并估计其对成人物质使用潜在类成员的因果关系。包括在LCA中进行因果推断的分步过程，包括对混杂因素，暴露变量和多变量结果进行多次插补。附录中提供了使用SAS和R进行分析的示例语法。

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