So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình đường cong tăng trưởng tiềm ẩn (LGC)× | Mô hình hiệu ứng hỗn hợp× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Thống kê | Thống kê |
| Họ≠ | Latent structure | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1990 | 1982 |
| Người khởi xướng≠ | Meredith & Tisak | Laird & Ware |
| Loại≠ | Latent variable / longitudinal growth model | Mixed effects regression |
| Công trình gốc≠ | Meredith, W. & Tisak, J. (1990). Latent Curve Analysis. Psychometrika, 55(1), 107–122. DOI ↗ | Laird, N. M., & Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38(4), 963–974. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | latent growth model, LGC, growth curve model, Gizil Büyüme Eğrisi Modeli | LME, LMM, mixed model, random effects model |
| Liên quan≠ | 5 | 4 |
| Tóm tắt≠ | The latent growth curve model is a structural equation modelling approach introduced by Meredith and Tisak (1990) for analysing change over time. It treats each individual's starting point (intercept) and rate of change (slope) as latent variables, simultaneously estimating the average trajectory across the sample and the extent to which individuals differ in their own trajectories. | A mixed effects model (or linear mixed model) extends ordinary regression by including both fixed effects — population-level parameters shared by all observations — and random effects that capture subject-, group-, or cluster-level variability. It is the standard tool for repeated-measures, longitudinal, and multilevel data where observations within the same unit are correlated. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|