出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/22 02:47 UTC 版)
LRTでは、分析の目的に応じ、任意の潜在ランク（段階）数を設定することができる。ランク数が多ければ、集団をより細かく分析することができるが、潜在ランク（段階）ごとの差が不明瞭になるという特徴がある。LRTで得られる情報として、項目参照プロファイル、テスト参照プロファイル、ランク・メンバーシップ・プロファイル、ランク・メンバーシップ分布などがある。
※この「LRTモデル」の解説は、「潜在ランク理論」の解説の一部です。
「LRTモデル」を含む「潜在ランク理論」の記事については、「潜在ランク理論」の概要を参照ください。
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