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结构方程模型 (SEM) 是一个用于研究已观测潜变量与未观测潜变量之间关联的框架。SEM 的许多应用都使用横截面数据，该框架在纵向数据建模方面也非常灵活。
本演讲将介绍潜在增长曲线模型 (LGCM)，它是一种灵活的工具，用于描述随时间推移的增长轨迹。我们首先简要介绍 SEM 的基本概念，然后介绍如何将平均值纳入分析以检验增长理论。本研究将 LGCM 模型与 COVID-19 疫情期间个人报告的焦虑和健康问题数据进行拟合，以说明 LGCM 的有效性。我们的分析表明，韧性可以预测焦虑和普遍症状轨迹的独特变化模式。
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