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引言1

1.追踪研究特点及研究问题1

2.追踪研究设计的类型2

3.追踪研究中数据的缺失7

4.追踪研究的效度问题9

5.追踪研究数据分析11

6.本书内容安排12

第一部分 方差分析在追踪研究中的应用14

第一章 追踪数据的一元方差分析14

第一节 追踪设计的常见类型14

1.追踪设计的常见类型14

2.追踪测量应该注意的问题17

第二节 追踪数据的一元方差分析18

1.追踪数据一元方差分析基本原理18

2.追踪数据方差分析的正交对照22

第三节 追踪数据一元方差分析的假设25

1.追踪数据方差分析的基本假设25

2.对偏离球形假设的校正29

3.追踪数据方差分析的事后检验31

第四节 追踪数据一元方差分析的效应模型34

1.一组被试、一个变量、多个时间点的测量34

2.多组被试、一个变量、多个时间点的测量35

3.一组被试、多个变量、多个时间点的测量37

1.一组被试、一个变量、多个时间点的测量39

第五节 追踪数据一元方差分析应用39

2.多组被试、一个变量、多个时间点的测量45

3.一组被试、多个变量、多个时间点的测量51

4.多组被试、多个变量、多个时间点的测量59

第二章 追踪数据的多元方差分析66

第一节 追踪数据多元方差分析基础67

1.追踪数据的多元方差分析67

2.多元方差分析的检验统计量69

第二节 多元方差分析的假设74

1.多元方差分析的基本假设74

2.检验多元方差分析假设条件的一般步骤79

第三节 多元方差分析应用举例80

1.GLM的应用81

2.MANOVA的应用101

小结112

第二部分 多层线性模型在追踪研究中的应用118

第一节 追踪数据变化趋势的初步分析118

1.追踪数据文件的建立118

2.个体随时间变化的初步描述120

第二节 追踪研究中的多层次模型简介124

1.追踪研究中的多层线性模型125

2.多层线性模型的参数估计127

3.多层线性模型的假设检验130

1.模型定义过程131

第三节 多层线性模型应用131

2.主要输出结果139

第四节 多层线性模型的推广应用146

1.测量次数相同，时间间隔不同147

2.测量次数不同，时间间隔也不同149

3.非线性增长模型151

4.含有随时间变化的预测变量模型154

第五节 多元多层分析模型在追踪研究中的应用158

1.多元发展的多层次模型159

2.多元增长模型应用举例160

1.多层线性模型中误差之间关系的“标准”假设174

第六节 多层线性模型中误差的协方差结构174

2.多层线性模型与重复测量的方差分析177

3.多层线性模型与多元方差分析178

4.几种常见的误差协方差矩阵结构179

5.正确选择误差协方差矩阵的重要性181

小结181

第三部分 潜变量增长曲线模型在追踪研究中的应用186

第一节 潜变量增长曲线模型简介186

1.只有两个测量时间点的两因子LGM186

2.定义增长曲线类型的LGM190

3.不定义曲线类型的两因子LGM192

4.单因子潜变量增长曲线模型193

第二节 潜变量增长曲线模型应用194

1.潜变量线性增长模型195

2.潜变量二次增长曲线模型200

3.不定义曲线类型的潜变量增长曲线模型202

第三节 潜变量增长曲线模型的多样本比较203

1.多样本比较通常关注的问题204

2.潜变量增长曲线模型多样本比较的一般方法205

3.另一种检验多样本增长趋势是否相同的多样本比较的方法211

第四节 多元潜变量增长曲线模型214

1.一阶相关潜变量增长曲线模型215

2.高阶潜变量增长曲线模型219

第五节 潜变量增长曲线模型在群组序列设计中的应用226

1.群组序列设计的LGM模型227

2.不定义增长曲线类型的群组序列设计的LGM233

第六节 含有缺失数据的潜变量增长曲线模型235

1.潜变量增长曲线模型处理数据缺失值的方法236

2.多组比较方法的推广241

第七节 多层次潜变量增长曲线模型243

1.全息极大似然估计244

2.多水平潜变量增长曲线模型248

第八节 潜变量增长曲线模型和重复测量的方差分析254

1.追踪数据的MANOVA和LGM255

2.包含有预测变量和结果变量的潜变量增长曲线模型260

小结271

附录274

参考文献338