随着大数据时代的到来,数据量正呈现着爆发式的增长。数据作为一种宝贵的无形资源,各行各业越来越重视数据的价值。但数据也有主次之分,在实际解决问题的过程中,由于庞大的数据量,很容易造成主要数据被次要数据掩盖的问题,以至于可能得出错误的结论。因此,在构建数据模型之前,需要先从所有数据中找出主要数据,变量选择就是解决这一问题的途径之一。潜在类别分析是一种探讨存在统计学关联的分类外显变量背后的潜在变量的统计学技术,其广泛应用于社会统计领域。潜在类别模型处理的是类别变量,它对问卷类数据的分析处理具有独特的优势。在构建潜在类别模型之前,需要对变量进行变量选择。传统的变量选择方法是最优子集法,在数据维数较小的情况下具有良好的效果,但因为计算量大的问题而并不适合高维情况。目前比较前沿的变量选择方法多数是借助惩罚似然函数来实现变量选择的目的,但这类方法一般用于连续型数据中。本文利用卡方检验可以检验两个变量间的关联性这一用途,提出一种基于卡方检验的算法来计算变量的显著率,并通过对初始变量进行分块的方法来实现高效的变量选择。文中对模拟数据集进行验证分析,结果表明提出的变量选择方法能有效地解决潜在类别分析中的变量筛选问题。本文采用贝叶斯潜在类别模型对云南戒毒人员的问卷数据进行实证分析。实证分析中,采用本文提出的基于卡方检验的变量选择方法实现变量选择,取得了较好的效果。研究表明:第一,基于卡方检验的变量选择方法在潜在类别分析中能有效地筛选变量,极大地简化了潜在类别模型的构建过程;第二,潜在类别分析适用于云南戒毒人员类型的划分,可以根据社区戒毒人员的心理调查结果分为两类:一般成瘾性人群及重度成瘾性人群。得到分类结果后,便可以对相关人群进行有针对性地治疗,实现精准戒毒的目的。