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内容简介

本书从应用者的视角，详细介绍了追踪数据分析中常用的潜变量增长曲线模型、潜变量混合增长模型、交叉滞后模型和潜在分数变化模型等。同时，结合追踪研究的最新进展，本书简要介绍了密集追踪数据分析方法的新发展，并就模型选择、测量时间间隔、样本量、个体内变异与个体间变异等议题进行了讨论。

作者简介

\"刘红云，北京师范大学心理学部教授，博士生导师，ORCID编号为0000-0002-3472-9102。主要从事教育与心理测评、数据分析方法进展及其应用领域的研究。出版教材与专著10余部，包括《教育与心理统计学》《高级心理统计》《应用心理统计学》《SPSS基础与应用》《结构方程模型应用》等。王丽娟，美国弗吉尼亚大学数量心理学博士，现任圣母大学数量心理学教授，ORCID编号为0000-0002-2225-6483。主要研究领域包括纵向数据分析、多水平模型、结构方程模型、中介分析及调节分析等统计方法的发展和评估，并将这些方法应用于发展心理学、临床心理学、家庭心理学及健康研究领域。李若璇，圣母大学量化心理学专业博士研究生，主要研究方向为结构方程模型、追踪研究数据分析以及中介与调节分析。其应用研究领域涵盖青少年社会化与心理健康、职业动机与行为、自我决定理论等主题。\"

绪论追踪研究的概述参考文献第一章潜变量增长曲线模型第一节线性潜变量增长曲线模型第二节含协变量的潜变量增长曲线模型第三节多组模型附录参考文献第二章潜变量增长曲线模型的拓展第一节非线性潜变量增长曲线模型第二节分类变量和等级变量的潜变量增长曲线模型第三节多元潜变量增长曲线模型附录参考文献第三章潜变量混合增长模型第一节潜在类别模型第二节潜在转移模型第三节混合增长模型的应用附录参考文献第四章交叉滞后模型第一节观测变量交叉滞后模型第二节潜变量交叉滞后模型第三节含有中介效应的交叉滞后模型第四节交叉滞后模型的多组比较及其拓展附录参考文献第五章潜在变化分数模型第一节观测变量潜在变化分数模型第二节潜变量潜在变化分数模型第三节潜在变化分数模型的多组比较第四节潜在变化分数模型与其他相关模型的关系附录参考文献第六章追踪研究的新进展与主要议题第一节长期追踪数据分析方法的进展第二节密集型追踪研究设计及方法的进展第三节追踪研究关注的议题附录参考文献

追踪数据分析方法及其应用/高级心理统计学丛书

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