追踪研究是一种广泛应用于社会科学（如心理学、教育学、社会学）、环境科学和流行病学等领域的研究方法。它通过对同一群体在不同时间点上的一个或多个变量进行重复测量，为研究者提供了深入了解个体或群体随时间变化的发展趋势、变量间的相互作用以及动态变化模式的丰富信息。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。
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