混合軌跡モデリングで頑健な推定をするためには、N=300~500以上の標本サイズが推奨される(Nagin,2005)
N=100程度のサンプル数があれば分析そのものは可能(高橋, 2015)
標本サイズが小さい場合、検出力が小さくなり、群の数が小さく推定されるおそれがある(Andruff et al., 2009)
参考
高橋雄介、時間を含むデータをどう分析するか : 人の変化・発達をとらえる統計、2015より
混合軌跡モデリングで頑健な推定をするためには、N=300~500以上の標本サイズが推奨される(Nagin,2005)
N=100程度のサンプル数があれば分析そのものは可能(高橋, 2015)
標本サイズが小さい場合、検出力が小さくなり、群の数が小さく推定されるおそれがある(Andruff et al., 2009)
参考
高橋雄介、時間を含むデータをどう分析するか : 人の変化・発達をとらえる統計、2015より