Estou tentando executar uma análise de crescimento de classe latente (LCGA) e / ou modelos de mistura de crescimento (GMMs) em R. Os dados que estou usando são um número crescente de bifurcações de repositórios git (variável discreta, não categórica), como você pode veja neste conjunto de dados .
Eu tentei lavaan
, o que me ajudou a ajustar um modelo de curva de crescimento latente, mas não a identificar classes latentes. Eu também tentei poLCA
, que funciona apenas para variáveis politômicas categóricas, portanto também não é suficiente.
Qual é o pacote R mais apropriado para executar uma análise de crescimento de classe latente em dados variáveis discretos?
A análise que quero fazer é semelhante à de Qureshi & Fang (2010):
Qureshi, I. e Fang, Y. 2010. “Socialização em projetos de software de código aberto: uma abordagem de modelagem de mistura de crescimento”, Métodos de pesquisa organizacional (14: 1), pp. 208–238.
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