군집분석은 중심점 인근 점들이 그룹화되어 군집의 수를 정하지만 범주형 변수가 있는 경우 다른 결과를 내거나 최적의 군집을 찾지 못할수 있다. 잠재계층분석은 응답자 문항반응 패턴을 분류하여 잠재적 존재 집단을 찾는것으로 잠재계층의 연관관계를 설명한다.
기존의 선행연구에서 핵심역량의 유형화를 위해 사용한 군집분석(K-means clustering analysis) 방법은 중심점에서 거리가 가까운 점들이 그룹화 되어, 각 군집의 개수를 결정하게 된다. 그러나 범주형 변수가 존재하는 경우 변수 간의 거리 계산을 하는 것은 숫자 간의 차이와 거리를 지각하여 분석할 수 있기 때문에 잘못된 세분화 결과를 도출 할 수 있다. 또한 분석자가 주관적으로 군집의 수를 결정하기 때문에 최적의 군집을 찾지 못할 수 있다(박병훈, 2015). 잠재계층분석(LCA: Latent Class Analysis)은 변수중심(variable-centered method)이 아닌 응답자 중심(person-centered method)으로 응답자의 응답의 관계성을 기준으로 유형화 또는 분류하는 방법으로, 응답자의 문항반응 패턴을 분류하여 잠재적으로 존재하는 집단을 발견하는 분석으로 잠재계층의 연관관계를 설명한다.