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Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Titel:
Growth Mixture Models Outperform Simpler Clustering Algorithms When Detecting Longitudinal Heterogeneity, Even With Small Sample Sizes
Zeitschrift:
Structural Equation Modeling : A Multidisciplinary Journal
Jahrgang:
22
Heftnummer:
2
Jahr:
2015
Seiten von - bis:
264-275
Sprache:
Englisch
Stichwörter:
comparative simulation ; growth heterogeneity ; longitudinal clustering
URL zum Inhalt:
Fakultät:
Fakultät für Humanwissenschaften
Institut:
Department für Psychologie
Professur:
von Oertzen, Timo
Open Access ja oder nein?:
Nein / No
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