ScholarGate
Assistent
Latent structure

Vækstblandingsmodellen (Growth Mixture Model, GMM)

Vækstblandingsmodellen, introduceret af Muthén og Shedden i 1999, er en longitudinel latent variabelmetode, der identificerer distinkte subpopulationer – latente trajektorieklasser – som hver følger deres egen vækstkurve over tid. Den udvider standardmodellen for latente vækstkurver (Latent Growth Curve, LGC) ved at tillade, at stikprøven består af en ukendt blanding af klasser med forskellige intercept, hældninger og variansstrukturer.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Muthén, B. O. & Shedden, K. (1999). Finite Mixture Modeling with Mixture Outcomes Using the EM Algorithm. Biometrics, 55(2), 463–469. DOI: 10.1111/j.0006-341x.1999.00463.x

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/growth-mixture-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateGMM (Growth Mixture Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/statistics/growth-mixture-model · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026