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Recommendations on the Sample Sizes for Multilevel Latent Class Models

机译：关于多级潜入类模型的样本尺寸的建议

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A multilevel latent class model (MLCM) is a useful tool for analyzing data arising from hierarchically nested structures. One important issue for MLCMs is determining the minimum sample sizes needed to obtain reliable and unbiased results. In this simulation study, the sample sizes required for MLCMs were investigated under various conditions. A series of design factors, including sample sizes at two levels, the distinctness and the complexity of the latent structure, and the number of indicators were manipulated. The results revealed that larger samples are required when the latent classes are less distinct and more complex with fewer indicators. This study also provides recommendations about the minimum required sample sizes that satisfied all four criteria—model selection accuracy, parameter estimation bias, standard error bias, and coverage rate—as well as rules of thumb for sample size requirements when applying MLCMs in data analysis.
机译：多级潜在类模型（MLCM）是一种有用的工具，用于分析由分层嵌套结构引起的数据。 MLCMS的一个重要问题是确定获得可靠和无偏效果所需的最小样本尺寸。 在该模拟研究中，在各种条件下研究了MLCM所需的样品尺寸。 一系列设计因素，包括两个级别的样本尺寸，潜在结构的明显和复杂性，并操纵指标的数量。 结果表明，当潜在类别不太明显，更复杂时，需要较大的样品。 本研究还提供了关于最小所需样本规模的建议，满足所有四种标准选择精度，参数估计偏差，标准错误偏差和覆盖率 - 以及在数据分析中应用MLCM时的样本大小要求的拇指规则。

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