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Journal of Classification
Erschienen in:

30.04.2019

Effects of Distance and Shape on the Estimation of the Piecewise Growth Mixture Model

verfasst von: Yuan Liu, Hongyun Liu

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 3/2019

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Abstract

The piecewise growth mixture model is used in longitudinal studies to tackle non-continuous trajectories and unobserved heterogeneity in a compound way. This study investigated how factors such as latent distance and shape influence the model. Two simulation studies were used exploring the 2- and 3-class situation with sample size, latent distance (Mahalanobis distance), and shape being considered as the influencing factor. The results of two simulations showed that a non-parallel shape led to a slightly better overall model fit. Parameter estimation is affected by the shape, mainly through the parameter differences between latent classes.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Effects of Distance and Shape on the Estimation of the Piecewise Growth Mixture Model
verfasst von
Yuan Liu
Hongyun Liu
Publikationsdatum
30.04.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 3/2019
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-018-9291-9

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