潜在类别分析（LatentClassAnalysis,LCA）是一种统计方法，用于识别观察数据中潜在的、未观察到的类别或群体。它基于分类潜变量模型，假设观察到的变量之间的关系可以通过一组互斥且穷尽的潜在类别来解释。LCA广泛应用于社会科学、心理学、市场研究和医学等领域，用于探索复杂数据的潜在结构、分类个体或对象以及简化数据分析。通过估计个体属于每个潜在类别的概率，LCA帮助研究者理解数据中的异质性，并为后续分析或决策提供依据。