R数据分析：潜在转化分析LTA的做法和解释（一）

之前给大家写了很多潜在类别分析的教程Mplus教程：如何做潜在类别分析LCA R数据分析：用R语言做潜类别分析LCA Mplus数据分析：潜在类别分析（LCA）流程（详细版） R数据分析：再写潜在类别分析LCA的做法与解释，今天继续给大家拓展一步。

今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎么知道质变到底发生没有？就用潜在转换分析。

Latent transition analysis is an extension of LCA in which you estimate the probabilities of transitions among behavior patterns over time.

潜在转换分析latent transition analysis (LTA)

潜在转换分析是潜在类别分析的纵向版，纵向研究设计的目的之一就是看变化，相应的，潜在转换分析就是用来看潜类别的变化的。

我们再来回忆一张图：

上图中我们知道根据潜变量是分类还是连续的，我们可以有潜在剖面分析和潜在类别分析，现在把这两个东西都放在纵向数据中，相应地，我们就有潜增长模型Latent growth model，潜在转换分析Latent transition analysis

所以，大家记住：

我们要研究潜剖面（潜变量为连续变量）的变化，就用潜增长模型

我们要研究潜类别（潜变量为分类变量）的变化，就用潜在转换分析

那么，现在看一个潜在转换分析的定义了：

LTA is a longitudinal extension of latent class models and enables the investigator to model a dynamic, or changing, latent variables。

上面这个定义太宽泛，再来看个具体的：

Latent transition analysis (LTA) is a statistical technique that, combining cross-sectional measurement of categorical latent variables and longitudinal description of change, comprises three methodological aspects: (1) a person-centered approach; (2) the use of latent categorical variables; and (3) a longitudinal design

这个就很具体了，所以大家记住潜在转换分析的3个特点：以人为中心，潜类别和纵向设计。

这个方法特别适合那种随着时间很可能会发生改变的人的特质，比如认知，随着时间的推移有的人就从高认知转换成低认知了，而另外一部分人可能从低认知转换为高认知....。所以研究这种动态变化的潜变量的质的改变一定记得潜在转换分析哦。

做潜在转换分析的时候我们都是从2个潜变量开始做的，因为你要转换嘛，所以起始类别一定是2，比如我现在想要研究儿童认知发展，我可以在每个时间点都用LCA将儿童划分为K（K≥2）个亚组，但是通过LTA我就可以得到是否随着时间变化儿童认知会在亚组间移动。

这么一来，问题就来了，你想知道儿童会不会随着时间从亚组A移动到亚组B，