Multilevel Joint Latent Class Analysis: Identifying Mental Health Patterns among Children in Schools
Common methods for identifying subgroups with similar behavior patterns within a population include latent class models and clustering algorithms. However, the use of multilevel extensions of latent class models remains unexplored. This study aims to identify mental health subgroups among children in schools and clusters of schools using assessments by multiple informants, while accounting for variability across different school environments. We propose extending traditional latent class analysis to a multilevel joint latent class analysis to accommodate the data's nested structure and multiple informants. This method clusters schools based on categorical latent variables, assessing whether mental health patterns among students vary across different schools.
Analyse conjointe des classes latentes à plusieurs niveaux : identification des schémas de santé mentale chez les enfants scolarisés
Parmi les méthodes courantes d'identification de sous-groupes présentant des comportements similaires au sein d'une population figurent les modèles de classes latentes et les algorithmes de regroupement. Cependant, l'utilisation d'extensions multiniveaux des modèles de classes latentes reste inexplorée. Cette étude vise à identifier des sous-groupes de santé mentale parmi les enfants scolarisés et des groupes d'écoles en utilisant les évaluations de plusieurs informateurs, tout en tenant compte de la variabilité entre environnements scolaires. Nous proposons d'étendre l'analyse traditionnelle des classes latentes à une analyse conjointe des classes latentes à plusieurs niveaux afin de tenir compte de la structure imbriquée des données et de la multiplicité des informateurs. Cette méthode permet de regrouper les écoles sur la base de variables latentes catégorielles et d'évaluer si les schémas de santé mentale des élèves varient d'une école à l'autre.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais