Поздовжнє моделювання є окремий випадок
. У Mplus поздовжню модель можна проаналізувати одним із двох способів: однофакторним підходом із використанням довгого формату даних (gpa_ch5_hox. dat) або багатовимірним підходом із використанням широкого формату (gpa_ch5_hox_wide. dat) тих самих даних.
Це поздовжня модель за своєю суттю структурований за часом (незалежно від того, чи включено час явно в модель), оскільки спостереження впорядковані за їх розташуванням у часовому дизайні. Проте структура часу в лонгітюдних дослідженнях може мати багато різних форм.
У поздовжньому контексті, де дані є ієрархічними, оскільки даний суб’єкт вимірюється неодноразово протягом часу, випадковий ефект є такий, який залишається постійним у пацієнта, але змінюється між пацієнтами.
У Mplus існує шість основних типів аналізу: ЗАГАЛЬНИЙ, СУМІШ, ДВОРУВНЕВИЙ, ТРИРІВНЕВИЙ, ПЕРЕХРЕСНА КЛАСИФІКАЦІЯ та EFA. За замовчуванням є GENERAL.
У цьому вони відрізняються за змістом «повторні вимірювання» передбачають вимірювання, розділені відносно коротким проміжком часу (наприклад, хвилини, години), тоді як «поздовжні дані» передбачають більш тривалі інтервали (наприклад, дні, роки)..
Набір даних є лонгітюдним, якщо він відстежує один і той же тип інформації про ті самі предмети в кілька моментів часу. Наприклад, частина поздовжнього набору даних може містити конкретних студентів та їхні стандартизовані тестові результати за шість послідовних років.