Performance of the entropy as an index of classification accuracy in latent profile analysis: A Monte Carlo simulation study

Abstract

摘要： 本研究通过蒙特卡洛模拟考查了分类精确性指数Entropy及其变式受样本量、潜类别数目、类别距离和指标个数及其组合的影响情况。研究结果表明：(1) 尽管Entropy值与分类精确性高相关, 但其值随类别数、样本量和指标数的变化而变化, 很难确定唯一的临界值; (2) 其他条件不变的情况下, 样本量越大, Entropy的值越小, 分类精确性越差; (3) 类别距离对分类精确性的影响具有跨样本量和跨类别数的一致性; (4) 小样本(N = 50~100)的情况下, 指标数越多, Entropy的结果越好; (5) 在各种条件下Entropy对分类错误率比其它变式更灵敏。