《表1 潜类别模型拟合指数》

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《医学生睡眠问题的潜类别及其影响因素分析》

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注：“─”无对应值，*P<0.05，**P<0.01

分别拟合了1～5个类别模型（见表1) ，3个潜在类别模型时，BIC和aBIC值最小，提示模型拟合可能较好，但到4个潜类别模型时，AIC出现最小值，且Entropy最大，此时LMR和BLRT均显示P<0.05，差异有统计学意义，提示4个潜类别模型时，分类准确率最高且显著优于3个潜类别模型.综合考虑，本研究选择4个潜在类别的分类.