Analiza klas ukrytych w badaniu niepełnosprawności

Analiza klas ukrytych jest jedną z metod wielowymiarowej analizy danych, której podstawy teoretyczne zostały sformułowane w połowie XX wieku [Lazarsfeld 1950]. Jej głównym celem jest redukcja liczby zmiennych przy jak najmniejszym poziomie utraty informacji o badanym zjawisku. Dzięki jej zastosowaniu możliwe jest odkrycie ukrytych klas w analizowanej populacji, które pełnią funkcję nieobserwowalnych czynników wpływających na zależności pomiędzy jednostkami w danej klasie [Brzezińska 2015]. Głównym celem artykułu jest zastosowanie analizy klas ukrytych na gruncie badań prowadzonych przez statystykę publiczną w Polsce w kontekście zjawiska niepełnosprawności. Autorzy, wykorzystując dane z Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011 (NSP 2011), procedurę LCA programu SAS oraz pakiet poLCA programu R, dedykowane tej technice wielowymiarowej analizy danych, podejmują próbę stworzenia „profilu demograficznego” osoby niepełnosprawnej w Polsce oraz charakterystyki grup osób, które odmawiały udzielenia odpowiedzi na pytania dotyczące tego zjawiska społecznego.