混合模型增长模型建模与分析 in mplus

介绍了探测群体异质性（heterogeneity）的潜在类别分析（LCA）和描述个体特征随时间变化的潜在增长曲线模型（LGCM）。
将LCA与传统的因子分析模型相结合形成了因子混合模型（FMM），用于解释因子分析时群体的异质性的问题。
与之类似，在LGCM分析中，群体也可能存在异质性，因此可以将两者结合用以解释不同潜在类别组个体增长变化的差异和特点，这种模型称作增长混合模型（Growth Mixture Modeling，GMM；Muthen&Muthen，2000；Muthen&Shedden，1999）。