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。
本书无需读者掌握高等数学和数理统计背景，通过真实数据案例和Mplus软件演示，讲解追踪研究方法的应用条件和解决问题的步骤，内容简明易懂。适合作为社会科学、环境科学和流行病学等专业高年级本科生及研究生的教学资料，也可供相关领域研究人员参考。
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。
目录
CONTENTS
绪论追踪研究的概述
参考文献／14
第一章潜变量增长曲线模型/16
第一节线性潜变量增长曲线模型/16
第二节含协变量的潜变量增长曲线模型/30
第三节多组模型／37
附录/44
参考文献/45
第二章潜变量增长曲线模型的拓展／46
第一节非线性潜变量增长曲线模型／46
第二节分类变量和等级变量的潜变量增长曲线模型/50
第三节多元潜变量增长曲线模型／57
附录／66
参考文献/67
第三章潜变量混合增长模型/69
第一节潜在类别模型／70
第二节潜在转移模型/80
第三节混合增长模型的应用/91
附录/104
参考文献/104
2|追踪数据分析方法及其应用
第四章交叉滞后模型/109
第一节观测变量交叉滞后模型/110
第二节潜变量交叉滞后模型/119
第三节含有中介效应的交叉滞后模型/128
第四节交叉滞后模型的多组比较及其拓展／138
附录/145
参考文献/145
第五章潜在变化分数模型／150
第一节观测变量潜在变化分数模型/150
第二节潜变量潜在变化分数模型／169
第三节潜在变化分数模型的多组比较/180
第四节潜在变化分数模型与其他相关模型的关系／188
附录/195
参考文献／196
第六章追踪研究的新进展与主要议题
/198
第一节长期追踪数据分析方法的进展/198
第二节密集型追踪研究设计及方法的进展/202
第三节追踪研究关注的议题/210
附录/214
参考文献/215
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