潜在変数の因果推論 のページにある、目的変数と説明変数を区別しないで扱うモデルとして使えるのは、 量的変数の場合は、 分解分析 になります。 質的変数の場合は、 カテゴリの分解分析 になります。
分解分析 と カテゴリの分解分析 の違いは、後者では ダミー変換 が入っているところだけです。 カテゴリの分解分析は、量的変数と質的変数が混ざっている場合（量質混合）でも使えます。
量質混合の潜在変数モデルは、 量質混合データの分析 で、役に立つもののひとつです。
目的変数と説明変数を区別しないで扱うモデルとして、 カテゴリの分解分析では、目的変数と説明変数を同列にして扱うので、 目的変数がひとつでなくてもできます。
カテゴリの分解分析では、目的変数が量的か質的かで違うのは、ダミー変換をするかどうかだけです。 それ以外の手順は、同じようにできます。
R-EDA1
では、量的のみ、質的のみ、量質混合が同じツールで扱えます。
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潜在変数で原因系の仮説作成
