1. Introdução, fundamentos sobre variáveis latentes e tipos de
modelagem para variáveis latentes; 2. Tipos, características e relevância
do uso dos modelos estatísticos mistos ou modelos de mistura (Mixture
Models) para modelagem de variáveis latentes; 3. Variáveis latentes e
variáveis manifestas categóricas: modelos de mistura finita e análise de
classes latentes; 4. Pressupostos para execução da análise de classes
latentes: relação das variáveis categóricas indicadoras ou manifestas com
as classes latentes formadas a partir das informações específicas da
amostra; 5. Compreensão e interpretação dos parâmetros estimados e
dos critérios de seleção de modelos, ajuste do número de classes mais
adequado para a interpretação das categorias da variável latente. 6.
Análise de classes latentes com covariáveis; 7 Aplicação prática da análise
de classes latentes utilizando o pacote poLCA (Polytomous Variable Latent
Class Analysis) disponível no software R.

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