本書は、構造方程式モデリング（ＳＥＭ）の枠組みの中で、潜在成長曲線モデル（ＬＧＭ）によって縦断データをどのように扱うかべきかが手順を追って記述されると共に、研究者達による縦断データの取扱いの注意点が随所に散りばめられた実践的な入門書である。
もくじ情報：第１章　はじめに（本書の概要；潜在成長曲線モデル―略史と概要　ほか）；第２章　現実データへの応用（データ；ソフトウェア　ほか）；第３章　特別なモデルの拡張（成長混合モデル；区分的な成長モデル　ほか）；第４章　マルチレベルモデルとの関係（反復測定データのためのＭＬＭ；モデルの仕様　ほか）；第５章　まとめ；付録（プロットと診断：潜在成長曲線モデルにおける交互作用；個々の軌跡を示す）

Ｐｒｅａｃｈｅｒ，Ｋｒｉｓｔｏｐｈｅｒ　Ｊ．(ＰＲＥＡＣＨＥＲ，ＫＲＩＳＴＯＰＨＥＲ　Ｊ．)
カンザス大学助教授。専門は計量心理学。研究テーマは因子分析、構造方程式モデリング、マルチレベルモデリングを用いた縦断的なデータ解析。その他、社会科学における理論と実践の橋渡しとなるようなモデル評価やモデル選択といったテーマに関心を寄せている