成長混合モデリングとその分析事例 : 岡林論文・高比良論文・山形論文に関連して(<特集論文>パーソナリティの形成・発達研究のための解析法 : 構造方程式モデリング入門)

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概要

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• General growth mixture modeling (GGMM) was briefly reviewed and its merits for the researchers who aim to conduct a longitudinal study discussed. The GGMM refers to modeling with categorical latent variables that represent subpopulations where population membership is not known but is inferred from the data (Muthen & Muthen, 2004). Latent class growth analysis (LCGA) and growth mixture modeling (GMM), which are submodels of GGMM, were applied to a single data set in this paper to examine development of antisocial behavior in children. Finally, the data analytical package sem developed by Fox (2006) was introduced, and an example for latent growth curve modeling with time invariant predictors described.

• 日本パーソナリティ心理学会の論文
• 2006-08-30

著者

• 服部 環

  筑波大学人間総合科学研究科

• 服部 環

  筑波大学大学院(博)心理学研究科

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