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Latent Class Growth Modelling: A Tutorial

班级(哲学) 计算机科学 人工智能
作者
Heather Andruff,Natasha Carraro,Amanda L. Thompson,Patrick Gaudreau,Benoît Louvet
出处
期刊:Tutorials in quantitative methods for psychology [University of Ottawa]
卷期号:5 (1): 11-24 被引量:550
标识
DOI:10.20982/tqmp.05.1.p011
摘要

The present work is an introduction to Latent Class Growth Modelling (LCGM).LCGM is a semi-parametric statistical technique used to analyze longitudinal data.It is used when the data follows a pattern of change in which both the strength and the direction of the relationship between the independent and dependent variables differ across cases.The analysis identifies distinct subgroups of individuals following a distinct pattern of change over age or time on a variable of interest.The aim of the present tutorial is to introduce readers to LCGM and provide a concrete example of how the analysis can be performed using a real-world data set and the SAS software package with accompanying PROC TRAJ application.The advantages and limitations of this technique are also discussed.Longitudinal data is at the core of research exploring change in various outcomes across a wide range of disciplines.A number of statistical techniques are available for analyzing longitudinal data (see Singer & Willet, 2003).
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