【摘 要】
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追踪研究当中,交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响,潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合,例如同时关注往复式影响与个体增长趋势,同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分,衍生出随机截距交叉滞后模型、特质−状态−误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型,从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理,整合出此类模型的分析框架,并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structu
【基金项目】
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重庆市社会科学规划项目(2019QNJY44),国家自然科学基金项目(31800950),国家自然科学基金项目(32071091)资助。
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追踪研究当中,交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响,潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合,例如同时关注往复式影响与个体增长趋势,同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分,衍生出随机截距交叉滞后模型、特质−状态−误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型,从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理,整合出此类模型的分析框架,并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structu
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