潜在剖面分析（Latent Profile AnalysisLPA）/潜在类别分析（Latent Class AnalysisLCA）的后续分析，主要是纳入协变量（Auxiliary Variable），以探讨协变量与潜在类别变量之间的关系。这一过程可以分为预测变量（Predictor）和结果变量（Distal Outcome）两方面。分析时，可以采用单步法或多步法。

单步法直接将协变量纳入潜在类别模型，一次完成潜在类别分组和潜在类别与协变量关系的分析。例如，探究不同性别的青少年攻击行为类型差异时，将性别纳入模型中，能同时获得攻击行为潜在类别及性别差异情况。然而，单步法在实际操作中困难且效率较低，因此不被推荐。

多步法则分三个步骤进行。首先构建潜在类别模型，获得潜在类别变量信息。第二步，不考虑分类误差，将归类概率当作1，使用SPSS进行分析。若协变量为连续结果变量，可通过独立样本t检验或方差分析检验类别差异。当协变量为连续预测变量时，采用Logistic回归分析；若潜在类别大于三个，采用方差分析。

当协变量为分类变量时，可使用列联表分析其与潜在类别的关系。列联表分析检验不同属性个体的次数或百分比差异，操作方法包括选择分析、描述统计、交叉表，设置行、列变量，勾选卡方统计量，并可选择输出单元格百分比。

考虑分类误差时，采用Mplus进行分析。协变量为预测变量时，使用“AUXILIARY = X (R3STEP)”设定。连续结果变量的处理方法包括稳健三步法、BCH法、LTB法，分类结果变量则采用LTB法，通过命令“AUXILIARY = Y (DCAT)”设定。在Mplus中进行分析，可获得更准确的潜在类别与协变量间的关系。

为了更详细地了解潜在类别模型的原理、步骤及程序，可参考温忠麟等人的相关文献。通过上述分析方法，可以深入理解潜在类别模型的后续分析过程。在实际应用中，不断探索与实践，可以更好地掌握和应用这一统计方法。