Model mieszanin wzrostu (GMM)
Model mieszanin wzrostu (Growth Mixture Model, GMM), wprowadzony przez Muthéna i Sheddena w 1999 roku, jest podłużną metodą zmiennych ukrytych, która identyfikuje odrębne populacje — ukryte klasy trajektorii — z których każda podąża własną krzywą wzrostu w czasie. Rozszerza on standardowy model ukrytej krzywej wzrostu (Latent Growth Curve, LGC), pozwalając na składanie się próby z nieznanej mieszaniny klas o różnych punktach przecięcia, nachyleniach i strukturach wariancji.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA)Statystyka↔ compare
- Modelowanie hierarchiczne liniowe (HLM / modelowanie wielopoziomowe)Statystyka↔ compare
- Analiza klas ukrytych (LCA)Statystyka↔ compare
- Uzupełnianie wielokrotneStatystyka↔ compare
- Modelowanie równań strukturalnych (SEM)Statystyka↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →