Especificando Modelos de Trajetória Latente Segmentada para Dados Longitudinais

Resumo Modelos de trajetória latente segmentada para dados longitudinais são úteis em uma ampla variedade de situações, como quando um modelo simples é necessário para descrever mudanças não lineares, ou quando o propósito da análise é avaliar hipóteses sobre mudanças que ocorrem durante um determinado período de tempo dentro de um modelo para um período de tempo global mais longo, como mudanças que ocorrem após o início de um tratamento ou algum outro evento. No entanto, a especificação de várias formas de modelos segmentados não foi totalmente esclarecida para a estrutura de modelagem de equações (SEM). Este artigo descreve modelos segmentados como uma extensão direta do modelo SEM básico para crescimento linear, o que os torna relativamente fáceis tanto de especificar quanto de interpretar. Após apresentar modelos para 2 inclinações lineares (ou segmentos) em detalhes, o artigo discute extensões que incluem inclinações lineares adicionais (ou seja, um modelo de 3 partes) ou um fator quadrático (ou seja, um modelo híbrido linear-quadrático). AGRADECIMENTOS Agradeço a Laurie Chassin por compartilhar o conjunto de dados longitudinais sobre uso de álcool, que foi apoiado pela bolsa AA016213.