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潜类别分析(latent class analysis,LCA)是一种经过充分验证的统计技术,它使用混合建模来确定一组数据的最佳模型,基于模型参数了解各种潜在类别的具体外在表现的潜在特征分类技术。该方法已经在社会科学和心理学等医学学科中被广泛使用,近些年有不少研究者尝试用此方法探索各类疾病可能存在的亚型。这篇综述旨在介绍潜类别分析的方法、原理及实现,并回顾目前基于潜类别分析的医学文献,探讨其在临床研究中可以发挥的作用。