潜在クラスモデルであてはめることができる最大のクラスター数は、データの自由度とモデルの自由度によって決まります。モデルの自由度は、モデルで設定されたクラスター数と全カテゴリー数によって決まります。データの自由度は、少なくとも１つのオブザベーションを含んでいる組み合わせ数です。以下、これをKと記します。すべての組み合わせがデータとして存在している場合、Kは、応答列の水準数の総積です。データの自由度からモデルの自由度を引いた計算式は次のとおりです。
DF = K - {nCluster - 1 + nCluster(nTotalLevels - nCols)} – 1
ここで
nCluster = クラスター数
nTotalLevels = 応答列の水準の総和
nCols = 応答列の数
潜在クラスモデルが適切にあてはまるためには、この差が正である必要があります。したがって、あてはめることができるクラスターの最大数（DF > 0を満たすクラスター数）は、以下のようになります。
max(nCluster) < floor[K/(1 + nTotal Levels − nCols)]